今天小编就为大家分享一篇Tensorflow读取并输出已保存模型的权重数值方式，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看不看
这篇文章是为了对网络模型的权重输出，可以用来转换成其他框架的模型。
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))
结果（其中一个权重的示例）
........ 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 0.0356846<a style="color:transparent">来源gao*daima.com搞@代#码网</a>9 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]]]] ......
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