从检查点获取TensorFlow模型的详细信息

Question

我需要从保存的检查点(索引和数据文件)中提取详细信息，例如：

• 哪种优化算法
• 学习速度..。等。

如何从python或TensorFlow获取这些细节。

Answer 1

我不知道您想要的所有信息是否都保存在您所引用的检查点中(其中一些信息必须明确要求存储，请参阅这)。

在任何情况下，TF关于检查点的文件都做得很好。

您可以通过以下方式提取信息

reader = tf.train.load_checkpoint('./tf_ckpts/')
shape_from_key = reader.get_variable_to_shape_map()
dtype_from_key = reader.get_variable_to_dtype_map()

sorted(shape_from_key.keys())

然后把字典的钥匙拿来看。

key = 'optimizer/learning_rate/.ATTRIBUTES/VARIABLE_VALUE'

print("Shape:", shape_from_key[key])
print("Dtype:", dtype_from_key[key].name)