import tensorflow as tf

import argparse

import os

parser = argparse.ArgumentParser(description='')

parser.add_argument("--checkpoint_path", default='./init/model.ckpt', help="restore ckpt") #原參數(shù)路徑

parser.add_argument("--new_checkpoint_path", default='./ckpt/', help="path_for_new ckpt") #新參數(shù)保存路徑

parser.add_argument("--add_prefix", default='deeplab_v2/', help="prefix for addition") #新參數(shù)名稱中加入的前綴名

args = parser.parse_args()

def main():

? ? if not os.path.exists(args.new_checkpoint_path):

? ? ? ? ? ? os.makedirs(args.new_checkpoint_path)

? ? with tf.Session() as sess:

? ? ? ? ? ? new_var_list=[] #新建一個空列表存儲更新后的Variable變量

? ? ? ? ? ? for var_name, shape in tf.contrib.framework.list_variables(args.checkpoint_path): #得到checkpoint文件中所有的參數(shù)（名字，形狀）元組

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? var = tf.contrib.framework.load_variable(args.checkpoint_path, var_name) #得到上述參數(shù)的值

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? new_name = var_name

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? new_name = args.add_prefix + new_name #在這里加入了名稱前綴，大家可以自由地作修改

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? print("new_name=",new_name, "shape=",shape)

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? #除了修改參數(shù)名稱巍沙，還可以修改參數(shù)值（var）

? ? ? ? ? ? print('Renaming %s to %s.' % (var_name, new_name))

? ? ? ? ? ? renamed_var = tf.Variable(var, name=new_name) #使用加入前綴的新名稱重新構(gòu)造了參數(shù)

? ? ? ? ? ? new_var_list.append(renamed_var) #把賦予新名稱的參數(shù)加入空列表

? ? ? ? ? ? print('starting to write new checkpoint !')

? ? ? ? ? ? saver = tf.train.Saver(var_list=new_var_list) #構(gòu)造一個保存器

? ? ? ? ? ? sess.run(tf.global_variables_initializer()) #初始化一下參數(shù)（這一步必做）

? ? ? ? ? ? model_name = 'deeplab_resnet_altered' #構(gòu)造一個保存的模型名稱

? ? ? ? ? ? checkpoint_path = os.path.join(args.new_checkpoint_path, model_name) #構(gòu)造一下保存路徑

? ? ? ? ? ? saver.save(sess, checkpoint_path) #直接進行保存

? ? ? ? ? ? print("done !")

if __name__ == '__main__':

? ? main()

=====================================================

下面這個，就是查看ckpt文件里面所有變量的名稱：

from tensorflow.python import pywrap_tensorflow

import os

checkpoint_path = "./init/model.ckpt"

reader = pywrap_tensorflow.NewCheckpointReader(checkpoint_path)

var_to_shape_map = reader.get_variable_to_shape_map()

f = open('./ckpt/ckpt_values.txt','w')

for key in var_to_shape_map:

? ? print("tensor_name: ", key)

? ? print(reader.get_tensor(key)) # Remove this is you want to print only variable names

? ? f.write(key)

? ? f.write("\n")

? ? #f.write(str(reader.get_tensor(key)))

? ? #f.write("\n")

f.close()