TensorFlow版本：1.14.0
Python版本：3.6.8
checkpoint文件是TensorFlow保存出来的一种模型文件格式。通常save下来的时候会得到4个文件，例如：
checkpoint
model.ckpt-1.data-00000-of-00001
model.ckpt-1.index
model.ckpt-1.meta
如何查看这些文件里的模型参数名称呢？
[1] 方法一：用TensorFlow自带的 inspect_checkpoint 工具
首先 cd 到那4个model文件所在的目录，然后执行：
python -m tensorflow.python.tools.inspect_checkpoint --file_name=model.ckpt-1 "$@"
其中，model.ckpt-1 是输出的checkpoint文件名中的一部分（后3个文件的最后一个“点”号前面的部分）。
输出：
pi/actor13/bias (DT_FLOAT) [32]pi/actor13/kernel (DT_FLOAT) [101,32]pi/actor15/bias (DT_FLOAT) [8]pi/actor15/kernel (DT_FLOAT) [32,8]pi/ap/bias (DT_FLOAT) [2]pi/ap/kernel (DT_FLOAT) [8,2]# Total number of params: 3546
上面类似于 pi/actor13/kernel 的部分就是一个参数名。
文章来源：https://www.codelast.com/
[2] 方法二：写Python程序实现
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[2] 方法二：写Python程序实现
- checkpoint_path = '/path_to_those_four_files/model.ckpt-1'
- reader = tf.train.NewCheckpointReader(checkpoint_path)
- var_to_shape_map = reader.get_variable_to_shape_map()
- for key in var_to_shape_map:
- print("tensor name: ", key)
- print(reader.get_tensor(key)) # 打印出Tensor的值
其中，checkpoint_path 变量中的 path_to_those_four_files 这一部分指的是那4个model文件所在的目录路径，后面的 “model.ckpt-1” 是输出的checkpoint文件名中的一部分，并不是完整的文件名，这一点要注意，很多文章没有说清楚，会让人搞混。
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部分输出内容类似于：
tensor_name: pi/actor15/bias[ 0.01485237 -0.04058828 0.00179128 -0.00357329 -0.05909787 0.00424578-0.03840631 -0.00575123]tensor_name: pi/ap/bias[ 0.00746095 -0.00746095]...
（完）
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