打印特定层的保存权重 [Tensorflow]答案

【问题标题】：print saved weights of particular layer [Tensorflow]打印特定层的保存权重 [Tensorflow]
【发布时间】：2017-07-26 05:24:56
【问题描述】：

我在 PyCharm 中使用 Tensorflow 1.0 和 python 3.5
执行this 代码后，我在每 500 次迭代时保存模型（索引、元和 ckpt 文件）。现在加载模型我们需要指向哪个文件？
我写了下面的代码来加载 ckpt(weights) 文件（没有对上面的 github 代码进行任何更改）

w1 = tf.Variable(tf.zeros([5, 5, 1, 32]), name="conv1/W")
b1 = tf.Variable(tf.zeros(shape=[32]), name="conv1/B")

w2 = tf.Variable(tf.zeros([5, 5, 32, 64]), name="conv2/W")
b2 = tf.Variable(tf.zeros(shape=[64]), name="conv2/B")

w3 = tf.Variable(tf.zeros([3136, 1024]), name="fc1/W")
b3 = tf.Variable(tf.zeros(shape=[1024]), name="fc1/B")

w4 = tf.Variable(tf.zeros([1024, 10]), name="fc2/W")
b4 = tf.Variable(tf.zeros(shape=[10]), name="fc2/B")
saver = tf.train.Saver()
with tf.Session() as sess:
    saver.restore(sess, "D:/tmp/mnist_tutorial/model.ckpt")

出现以下错误

W c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\cpu\os\windows\tensorflow\core\framework\op_kernel.cc:975] 未找到：TensorSliceReader 构造函数不成功：找不到 D:/ 的任何匹配文件tmp/mnist_tutorial/model.ckpt
回溯（最近一次通话最后一次）：
_do_call 中的文件“C:\Users\Admin\AppData\Local\Programs\Python\Python35\lib\site-packages\tensorflow\python\client\session.py”，第 1021 行返回 fn(*args)
_run_fn 中的文件“C:\Users\Admin\AppData\Local\Programs\Python\Python35\lib\site-packages\tensorflow\python\client\session.py”，第 1003 行状态，运行元数据）
退出中的文件“C:\Users\Admin\AppData\Local\Programs\Python\Python35\lib\contextlib.py”，第 66 行下一个（self.gen）
文件“C:\Users\Admin\AppData\Local\Programs\Python\Python35\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\errors_impl.py”，第 469 行，在 raise_exception_on_not_ok_status

pywrap_tensorflow.TF_GetCode(status)) tensorflow.python.framework.errors_impl.NotFoundError：不成功的 TensorSliceReader 构造函数：未能找到 D:/tmp/mnist_tutorial/model.ckpt 的任何匹配文件
[[节点：save/RestoreV2_1 = RestoreV2[dtypes=[DT_FLOAT], _device="/job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0"](_recv_save/Const_0, save/RestoreV2_1/tensor_names, save/恢复V2_1/shape_and_slices)]]

在训练开始之前（在卷积层的函数定义中），我们可以通过以下方式打印各个层的权重：

 w = tf.Variable(tf.truncated_normal([5, 5, 1, 64], stddev=0.1), name="W")
 b = tf.Variable(tf.constant(0.1, shape=[64]), name="B")           
 init = tf.global_variables_initializer()
 with tf.Session()as sess:
      sess.run(init)
      print("weight type is ", w)
      print('bias type is', b)
      print("random generated weights are: ")
      x = tf.Print('conv/W:0', [w],summarize=1600)
      sess.run(x)    
      print("Generated Biases are: ")
      y = tf.Print(b, [b],summarize=64)
      sess.run(y)

如果有很多卷积层和全连接层，如何从*.ckpt 文件中加载和打印任何特定层的权重和偏差，因为上述方法不起作用

更新：对代码进行了更改并更新了错误消息

【问题讨论】：

不重命名 ckpt 文件。假设文件是“model.ckpt-2000.index”和“model.cpkt-2000.data-00000-of-00001”。您应该使用保护程序恢复的路径是“model.ckpt-2000”，尽管实际上没有这样的文件。对于读取变量，NewCheckpointReader 是一个不错的选择。详情可以查看代码。

标签： python tensorflow neural-network deep-learning conv-neural-network

【解决方案1】：

查看 tensorflow 存储库中的 inspect_checkpoint tool 以读取检查点。

【讨论】：

将saved.ckpt.data-00000-of-00001 作为参数传递给inspect_checkpoint.py，得到与上述相同的错误。还尝试通过saved.ckpt.index 和saved.ckpt.meta 无效
我相信您应该通过公共路径（在您的情况下为 saved.ckpt）。
github上的默认代码保存为model.ckpt，得到下面的消息..所以我通过了model.ckpt tensorflow.python.framework.errors_impl.NotFoundError: Unsuccessful TensorSliceReader constructor: Failed to find any matching files for D:/tmp/mnist_tutorial/model.ckpt [[Node: save/RestoreV2 = RestoreV2[dtypes=[DT_FLOAT], _device="/job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0"](_recv_save/Const_0, save/RestoreV2/tensor_names, save/RestoreV2/shape_and_slices)]]
实际存在哪些文件？将名称作为参数传递给它们的共同点。
我应该已经通过model.ckpt-2000 现在它的工作..我还必须在加载之前定义相同形状的权重和偏差..

【解决方案2】：

我遇到了和你几乎一样的问题，但我只是通过将模型及其索引文件添加到与运行 **.py 的目录相同的根目录来解决它。那么你会遇到一些问题，比如“UnicodeDecodeError: 'ascii' codec can't decode byte 0xe3 in position 37: ordinal not in range(128)”，这很容易纠正。

【讨论】：