【TensorFlow系列】【二】如何从ckpt文件中拷贝权值到新的变量中

在基于TensorFlow作fine-tuning或者迁移学习时，面临的一个问题就是如何从已有的模型中，将其模型参数拷贝到自定义的新模型中。

本文讲述以下两个问题：

一、如何从ckpt模型文件中获取权值的名字？

二、如何将权值拷贝到新的变量中？

 

具体见代码注释：

import tensorflow as tf

#从ckpt文件中获取variable变量的名字
def get_trainable_variables_name_from_ckpt(meta_graph_path,ckpt_path):
    #定义一个新的graph
    graph = tf.Graph()
    #将其设置为默认图:
    with graph.as_default():
        with tf.Session() as session:
            #加载计算图
            saver = tf.train.import_meta_graph(meta_graph_path)
            #加载模型到session中关联的graph中，即将模型文件中的计算图加载到这里的graph中
            saver.restore(session,ckpt_path)
            v_names = []
            #获取session所关联的图中可被训练的variable
            #使用tf.trainable_variables()获取variable时，只有在该函数前面定义的variable才会被获取到
            #在其后面定义不会被获取到，
            for v in tf.trainable_variables():
                v_names.append(v)
            return v_names
#利用pywrap_tensorflow获取ckpt文件中的全部变量，获得的是variable名字与shape的一个map
from tensorflow.python import pywrap_tensorflow
def get_all_variables_name_from_ckpt(ckpt_path):
    reader = pywrap_tensorflow.NewCheckpointReader(ckpt_path)
    all_var = reader.get_variable_to_shape_map()
    #reader.get_variable_to_dtype_map()
    return all_var


#从cpkt文件中拷贝模型的参数到自定义的变量中
def copy_var_from_ckpt(session,dst_var_name,dst_var,ckpt_path,meta_graph_path):
    #定义一个新的graph
    graph = tf.Graph()
    #将其设置为默认图:
    with graph.as_default():
        with tf.Session() as sess:
            #加载计算图
            saver = tf.train.import_meta_graph(meta_graph_path)
            #加载模型到session中关联的graph中，即将模型文件中的计算图加载到这里的graph中
            saver.restore(sess,ckpt_path)
            v_names = []
            #获取session所关联的图中可被训练的variable
            #使用tf.trainable_variables()获取variable时，只有在该函数前面定义的variable才会被获取到
            #在其后面定义不会被获取到，
            for v in tf.trainable_variables():
                v_names.append(v)
            if dst_var_name in v_names:
                #获取tensor
                tensor = graph.get_tensor_by_name(dst_var_name)
                #获取tensor的值，即网络中权值
                weight = sess.run(tensor)
                #拷贝权值,注意，须要使用dst_var所在的session
                #使用assign操做来拷贝dst_var是一个variable，weight是一个array
                session.run(dst_var.assign(weight))