python - 恢复已保存的 Tensorflow .pb 模型的权重

Question

我在这里看到很多关于恢复已保存的 TF 模型的帖子，但没有一个能回答我的问题。 使用 TF 1.0.0

具体来说，我有兴趣查看 .pb 文件中公开可用的 inceptionv3 模型的权重 here .我设法使用一小段 Python 代码将其恢复，并且可以访问 tensorboard 中的图形高级 View :

from tensorflow.python.platform import gfile

INCEPTION_LOG_DIR = '/tmp/inception_v3_log'

if not os.path.exists(INCEPTION_LOG_DIR):
    os.makedirs(INCEPTION_LOG_DIR)
with tf.Session() as sess:
    model_filename = './model/tensorflow_inception_v3_stripped_optimized_quantized.pb'
    with gfile.FastGFile(model_filename, 'rb') as f:
        graph_def = tf.GraphDef()
        graph_def.ParseFromString(f.read())
        _= tf.import_graph_def(graph_def,name='')
    writer = tf.train.SummaryWriter(INCEPTION_LOG_DIR, graph_def)
    writer=tf.summary.FileWriter(INCEPTION_LOG_DIR, graph_def)
    writer.close()

但是，我无法访问任何图层的权重。

tensors= tf.import_graph_def(graph_def,name='')

返回空值，即使我添加任意 return_elements=。它有任何重量吗？如果是，这里的适当程序是什么？谢谢。

Answer 1

使用此代码打印张量的值:

with tf.Session() as sess:
    print sess.run('your_tensor_name')

您可以使用此代码检索张量名称:

    op = sess.graph.get_operations()
    for m in op : 
    print(m.values())