TensorFlow读取并输出已保存模型权重数值的方法

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发布时间：2026-10-13 | 3人浏览过

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本文介绍在TensorFlow中读取并输出已保存模型权重数值的方法，主要用于将模型权重转换为其他框架格式。通过pywrap_tensorflow库读取Checkpoint文件，获取变量名及对应张量数据，并循环打印输出所有权重信息。

TensorFlow读取并输出已保存模型权重数值的方法

本文旨在介绍如何读取并输出TensorFlow中已保存模型的权重数值，该操作常用于将模型权重转换为其他深度学习框架的格式。


import tensorflow as tf
from tensorflow.python import pywrap_tensorflow

#首先，使用tensorflow自带的python打包库读取模型
model_reader = pywrap_tensorflow.NewCheckpointReader(r"model.ckpt")

#然后，使reader变换成类似于dict形式的数据
var_dict = model_reader.get_variable_to_shape_map()

#最后，循环打印输出
for key in var_dict:
  print("variable name: ", key)
  print(model_reader.get_tensor(key))

以下是部分输出结果的示例，展示了其中一个权重的具体数值。


........
variable name: InceptionV3/Mixed_7c/Branch_3/Conv2d_0b_1x1/weights
[[[[ 0.00013783 -0.00251428 0.02235526 ... -0.01409702 0.00340105
  -0.00752808]
  [ 0.01590012 -0.00258413 -0.00627338 ... -0.03600493 0.01220086
  -0.01254225]
  [-0.02394262 -0.00764508 -0.00895328 ... -0.01731405 0.03568469
   0.00918952]
  ...
  [-0.01865693 -0.00358359 -0.02342288 ... 0.00935838 0.00367858
  -0.00976252]
  [ 0.01297642 0.00223457 0.00652326 ... -0.00762609 -0.0136022
  -0.01129473]
  [-0.01395879 -0.00920246 0.01061887 ... 0.0236958  0.00041993
  -0.01291134]]]]
......

以上即为TensorFlow读取并输出已保存模型权重数值的全部内容，希望能为读者提供参考。