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tensorflow - Tensorflow如何检查模型

问题描述

我建立了一个 Tensorflow RNN 模型并想检查模型结果（例如，使用了哪些特征/变量以及强度等）

我创建了以下文件：

但是我在阅读这些文件时遇到了问题。我找到了以下代码：

from tensorflow.python import pywrap_tensorflow

model_file = "/trained/checkpoint"
reader = pywrap_tensorflow.NewCheckpointReader(model_file)
var_to_shape_map = reader.get_variable_to_shape_map()

for key in sorted(var_to_shape_map):
    print("tensor_name: ", key)
    print(reader.get_tensor(key))

我收到以下错误：

检查点：数据丢失：不是 sstable（坏幻数）：您的文件可能是不同的文件格式，您需要使用不同的恢复操作符？

检查点是错误的文件吗？它在我的文件夹中没有扩展名，它只是说类型是数据？

任何帮助都会很棒！

标签： tensorflowmachine-learningoutput

解决方案

您可以使用inspect_checkpointtensorflow python 工具中的功能检查检查点的张量。

来自张量流文档的示例：

# import the inspect_checkpoint library
from tensorflow.python.tools import inspect_checkpoint as chkp

# print all tensors in checkpoint file
chkp.print_tensors_in_checkpoint_file("/tmp/model.ckpt", tensor_name='', all_tensors=True)

# tensor_name:  v1
# [ 1.  1.  1.]
# tensor_name:  v2
# [-1. -1. -1. -1. -1.]

https://www.tensorflow.org/guide/saved_model#inspect_variables_in_a_checkpoint

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