ckpt2npy和npy2ckpt转换

1、ckpt2npy转换

import tensorflow as tf
import numpy as np
import sys
from model import AlexNetModel# Edit just these
FILE_PATH = '/Users/dgurkaynak/Projects/marvel-finetuning/training/alexnet_20171125_124517/checkpoint/model_epoch7.ckpt'
NUM_CLASSES = 26
OUTPUT_FILE = 'alexnet_20171125_124517_epoch7.npy'if __name__ == '__main__':x = tf.placeholder(tf.float32, [128, 227, 227, 3])model = AlexNetModel(num_classes=NUM_CLASSES)model.inference(x)saver = tf.train.Saver()layers = ['conv1', 'conv2', 'conv3', 'conv4', 'conv5', 'fc6', 'fc7', 'fc8']data = {'conv1': [],'conv2': [],'conv3': [],'conv4': [],'conv5': [],'fc6': [],'fc7': [],'fc8': []}with tf.Session() as sess:saver.restore(sess, FILE_PATH)for op_name in layers:with tf.variable_scope(op_name, reuse = True):biases_variable = tf.get_variable('biases')weights_variable = tf.get_variable('weights')data[op_name].append(sess.run(biases_variable))data[op_name].append(sess.run(weights_variable))np.save(OUTPUT_FILE, data)

2、npy2ckpt转换

"""Conversion of the .npy weights into the .ckpt ones.
This script converts the weights of the DeepLab-ResNet model
from the numpy format into the TensorFlow one.
"""from __future__ import print_functionimport argparse
import osimport tensorflow as tf
import numpy as npfrom deeplab_resnet import DeepLabResNetModelSAVE_DIR = './'def get_arguments():"""Parse all the arguments provided from the CLI.Returns:A list of parsed arguments."""parser = argparse.ArgumentParser(description="NPY to CKPT converter.")parser.add_argument("npy_path", type=str,help="Path to the .npy file, which contains the weights.")parser.add_argument("--save-dir", type=str, default=SAVE_DIR,help="Where to save the converted .ckpt file.")return parser.parse_args()def save(saver, sess, logdir):model_name = 'model.ckpt'checkpoint_path = os.path.join(logdir, model_name)if not os.path.exists(logdir):os.makedirs(logdir)saver.save(sess, checkpoint_path, write_meta_graph=False)print('The weights have been converted to {}.'.format(checkpoint_path))def main():"""Create the model and start the training."""args = get_arguments()# Default image.image_batch = tf.constant(0, tf.float32, shape=[1, 321, 321, 3]) # Create network.net = DeepLabResNetModel({'data': image_batch})var_list = tf.global_variables()# Set up tf session and initialize variables. config = tf.ConfigProto()config.gpu_options.allow_growth = Truewith tf.Session(config=config) as sess:init = tf.global_variables_initializer()sess.run(init)# Loading .npy weights.net.load(args.npy_path, sess)# Saver for converting the loaded weights into .ckpt.saver = tf.train.Saver(var_list=var_list, write_version=1)save(saver, sess, args.save_dir)if __name__ == '__main__':main()

源码来自：
https://github.com/SamXiaosheng/tensorflow-cnn-finetune/blob/master/alexnet/ckpt2npy.py
https://github.com/DrSleep/tensorflow-deeplab-resnet/blob/master/npy2ckpt.py

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