tensorflow 保存训练模型ckpt 查看ckpt文件中的变量名和对应值

可以使用 TensorFlow 自带的工具 `inspect_checkpoint.py` 来查看 ckpt 文件中的变量名和对应值。

具体操作步骤如下：

1. 打开命令行终端，进入到包含 ckpt 文件的目录下。
2. 输入以下命令，查看 ckpt 文件中的所有变量名：

   python -m tensorflow.python.tools.inspect_checkpoint --file_name=model.ckpt

其中，`model.ckpt` 是你保存的 ckpt 文件名，根据自己的实际情况修改。

3. 输入以下命令，查看 ckpt 文件中指定变量名的值：

   python -c "import tensorflow as tf; print(tf.train.load_variable('model.ckpt', 'variable_name'))"

其中，`model.ckpt` 是你保存的 ckpt 文件名，`variable_name` 是你要查看的变量名，根据自己的实际情况修改。

运行命令后，会显示出指定变量名的值。

相关问题

ckpt格式保存的相关文件如何转换为hdf5格式

ckpt格式是TensorFlow保存模型权重时采用的一种格式，而hdf5格式是Keras保存模型权重时采用的一种格式。因此，将ckpt格式转换为hdf5格式需要进行模型权重的转换。可以使用TensorFlow提供的`tf.keras`模块中的`load_weights`和`save_weights`方法进行转换。具体步骤如下：

1. 在TensorFlow中创建模型，并加载ckpt格式的权重文件。

import tensorflow as tf
from model import ChatGPT

model = ChatGPT() # 创建模型
model.load_weights('model.ckpt') # 加载ckpt格式的权重文件

2. 将模型权重保存为hdf5格式的文件。

model.save_weights('model.h5') # 保存hdf5格式的权重文件

3. 加载hdf5格式的权重文件，并在Keras中创建模型。

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, LSTM

model = Sequential() # 创建模型
model.add(LSTM(64, input_shape=(10, 1)))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
model.load_weights('model.h5') # 加载hdf5格式的权重文件

需要注意的是，ckpt格式和hdf5格式的权重文件在结构上有所不同，因此在转换时需要注意模型结构的对应关系。如果ckpt格式的权重文件中包含了模型的结构信息，可以使用TensorFlow提供的`tf.train.list_variables`方法查看ckpt文件中保存的变量名和形状，以便于在转换时进行对应。