tensorflow在保存权重模型时多使用tf.train.Saver().save 函数进行权重保存,保存的ckpt文件无法直接打开,不利于将模型权重导入到其他框架使用(如Caffe、Keras等)。

好在tensorflow提供了相关函数 tf.train.NewCheckpointReader 可以对ckpt文件进行权重查看,因此可以通过该函数进行数据导出。

 import tensorflow as tf
import h5py cpktLogFileName = r'./checkpoint/checkpoint' #cpkt 文件路径
with open(cpktLogFileName, 'r') as f:
#权重节点往往会保留多个epoch的数据,此处获取最后的权重数据
cpktFileName = f.readline().split('"')[1] h5FileName = r'./model/net_classification.h5' reader = tf.train.NewCheckpointReader(cpktFileName)
f = h5py.File(h5FileName, 'w')
t_g = None
for key in sorted(reader.get_variable_to_shape_map()):
# 权重名称需根据自己网络名称自行修改
if key.endswith('w') or key.endswith('biases'):
keySplits = key.split(r'/')
keyDict = keySplits[1] + '/' + keySplits[1] + '/' + keySplits[2]
f[keyDict] = reader.get_tensor(key)

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