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将tensorflow的ckpt模型存储为npy的实例
站长资源 2025/2/27 佚名
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实例如下所示：

#coding=gbk
import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.python import pywrap_tensorflow

checkpoint_path='model.ckpt-5000'#your ckpt path
reader=pywrap_tensorflow.NewCheckpointReader(checkpoint_path)
var_to_shape_map=reader.get_variable_to_shape_map()

alexnet={}
alexnet_layer = ['conv1','conv2','conv3','conv4','conv5','fc6','fc7','fc8']
add_info = ['weights','biases']

alexnet={'conv1':[[],[]],'conv2':[[],[]],'conv3':[[],[]],'conv4':[[],[]],'conv5':[[],[]],'fc6':[[],[]],'fc7':[[],[]],'fc8':[[],[]]}


for key in var_to_shape_map:
 #print ("tensor_name",key)

 str_name = key
 # 因为模型使用Adam算法优化的，在生成的ckpt中，有Adam后缀的tensor
 if str_name.find('Adam') > -1:
  continue

 print('tensor_name:' , str_name)

 if str_name.find('/') > -1:
  names = str_name.split('/')
  # first layer name and weight, bias
  layer_name = names[0]
  layer_add_info = names[1]
 else:
  layer_name = str_name
  layer_add_info = None

 if layer_add_info == 'weights':
  alexnet[layer_name][0]=reader.get_tensor(key)
 elif layer_add_info == 'biases':
  alexnet[layer_name][1] = reader.get_tensor(key)
 else:
  alexnet[layer_name] = reader.get_tensor(key)

# save npy
np.save('alexnet_pointing04.npy',alexnet)
print('save npy over...')
#print(alexnet['conv1'][0].shape)
#print(alexnet['conv1'][1].shape)

以上这篇将tensorflow的ckpt模型存储为npy的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。

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P70系列延期，华为新旗舰将在下月发布

3月20日消息，近期博主@数码闲聊站 透露，原定三月份发布的华为新旗舰P70系列延期发布，预计4月份上市。

而博主@定焦数码 爆料，华为的P70系列在定位上已经超过了Mate60，成为了重要的旗舰系列之一。它肩负着重返影像领域顶尖的使命。那么这次P70会带来哪些令人惊艳的创新呢？

根据目前爆料的消息来看，华为P70系列将推出三个版本，其中P70和P70 Pro采用了三角形的摄像头模组设计，而P70 Art则采用了与上一代P60 Art相似的不规则形状设计。这样的外观是否好看见仁见智，但辨识度绝对拉满。

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