tensorflow 实现从checkpoint中获取graph信息

从checkpoint中获取graph信息

1. 简介

在使用TensorFlow进行深度学习模型训练过程中，我们通常会将模型的参数保存在checkpoint文件中。除了保存参数，checkpoint文件还保存了模型的计算图（graph），即模型的结构信息。获取checkpoint文件中保存的graph信息可以帮助我们了解模型的网络结构，以及对模型进行各种信息查询和分析。本文将介绍如何使用TensorFlow从checkpoint中获取graph信息。

2. 加载checkpoint文件

在TensorFlow中，可以使用tf.train.import_meta_graph函数来加载checkpoint文件的graph信息。该函数会返回一个tf.MetaGraph对象，该对象包含了整个计算图的信息。

import tensorflow as tf

# 加载checkpoint文件
saver = tf.train.import_meta_graph('./model.ckpt.meta')
# 创建会话，恢复模型参数
sess = tf.Session()
saver.restore(sess, './model.ckpt')

3. 获取graph信息

加载checkpoint文件后，我们可以通过tf.get_default_graph函数来获取默认的计算图对象。然后，我们可以通过计算图对象中的各种方法和属性来查看和分析模型的结构信息。

例如，我们可以通过以下方法获取计算图中的所有操作（ops）：

graph = tf.get_default_graph()

ops = graph.get_operations()

通过打印ops，我们可以获得模型中的所有操作的名称：

for op in ops:

    print(op.name)

另外，在TensorFlow中，每个操作（op）都有自己的属性和输入输出张量。我们可以通过以下方法来获取操作的属性和输入输出张量：

for op in ops:

    print(op.name)
    print(op.node_def)
    print(op.inputs)
    print(op.outputs)

这样，我们就可以查看每个操作的详细信息，包括操作的名称、类型、输入输出张量等。

4. 保存graph信息为pb文件

除了通过代码获取graph信息外，我们还可以将graph信息保存为Protocol Buffer（pb）文件，以便后续使用。在TensorFlow中，可以使用tf.train.write_graph函数将计算图保存为pb文件。

# 保存graph信息为pb文件

graph_def = tf.get_default_graph().as_graph_def()
tf.train.write_graph(graph_def, './', 'model.pb', as_text=False)

通过以上代码，我们将默认计算图保存为了model.pb文件。

5. 总结

本文介绍了如何使用TensorFlow获取checkpoint文件中保存的graph信息。通过加载checkpoint文件，我们可以获取模型的计算图，从而了解模型的结构信息，并对模型进行分析和查询。通过保存graph信息为pb文件，我们还可以将模型的计算图导出为其他环境（如C++等）可以加载的格式。对于深度学习模型的研究和应用，获取并分析模型的graph信息是非常有用的。