tensorflow inceptionsチェックポイントファイル（ckpt）を復元する方法は？

Question

私はinception_resnet_v2_2016_08_30.ckptファイルを持っています。これは、訓練された初期モデルです。私は

saver.restore(sess, ckpt_filename)

を使用して、このモデルを復元したいが、そのために、私はこのモデルを訓練しながら、使用された変数のセットを記述する必要があります。それらをどこで見つけることができますか（スクリプト、または詳細な説明）？

Answer 1

まず、ネットワークアーキテクチャをメモリに入れました。今、あなたは初期化することができ、これにより

from inception_resnet_v2 import inception_resnet_v2, inception_resnet_v2_arg_scope 

height = 299 
width = 299 
channels = 3 

X = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, height, width, channels]) 
with slim.arg_scope(inception_resnet_v2_arg_scope()): 
    logits, end_points = inception_resnet_v2(X, num_classes=1001,is_training=False) 

あなたはメモリ内のすべてのネットワークを持っている：あなたはあなたと一緒にこのプログラムを持っていたら、あなたはモデルを使用するには、次のアプローチを使用し、here

からネットワークアーキテクチャを得ることができますtf.train.saverを使用して、チェックポイントファイル（CKPT）とのネットワークは：

saver = tf.train.Saver() 
sess = tf.Session() 
saver.restore(sess, "/home/pramod/Downloads/inception_resnet_v2_2016_08_30.ckpt") 

あなたがボトルの抽出を行いたい場合は、そのは簡単なようにあなたは、単にあなたが持っている、最後の層からフィーチャーを取得したいと言うことができます宣言するpredictions = end_points["Logits"] あなたが他の中間層のためにそれを取得したい場合は、あなたが呼び出すことができます。その後

inception_resnet_v2.py上記のプログラムからそれらの名前を取得することができます：output = sess.run(predictions, feed_dict={X:batch_images})

Answer 2

私はMetaGraph mechanismが必要と考えています。

編集：さらに、tf.train.NewCheckpointReaderを見てください - それはget_variable_to_shape_map()メソッドを持っています。 unit testを参照してください。