如何查看tensorflow模型ckpt文件中各节点名称及实例？
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本文共计143个文字，预计阅读时间需要1分钟。
运行下列脚本，可以打印出模型各节点的变量名称：
pythonfrom tensorflow.python import pywrap_tensorflowimport os
checkpoint_path=os.path.join('model.ckpt-131805')reader=pywrap_tensorflow.NewCheckpointReader(checkpoint_path)v=reader.get_variable_to_shape_map()
运行下列脚本，可以打印出模型各个节点变量的名称：
from tensorflow.python import pywrap_tensorflow import os checkpoint_path=os.path.join('model.ckpt-131805') reader=pywrap_tensorflow.NewCheckpointReader(checkpoint_path) var_to_shape_map=reader.get_variable_to_shape_map() for key in var_to_shape_map: print 'tensor_name: ',key
checkpoint_path为自己的模型路径
以上这篇tensorflow查看ckpt各节点名称实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持易盾网络。
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运行下列脚本，可以打印出模型各节点的变量名称：
pythonfrom tensorflow.python import pywrap_tensorflowimport os
checkpoint_path=os.path.join('model.ckpt-131805')reader=pywrap_tensorflow.NewCheckpointReader(checkpoint_path)v=reader.get_variable_to_shape_map()
运行下列脚本，可以打印出模型各个节点变量的名称：
from tensorflow.python import pywrap_tensorflow import os checkpoint_path=os.path.join('model.ckpt-131805') reader=pywrap_tensorflow.NewCheckpointReader(checkpoint_path) var_to_shape_map=reader.get_variable_to_shape_map() for key in var_to_shape_map: print 'tensor_name: ',key
checkpoint_path为自己的模型路径
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