TensorFlow 如何判断是不是前缀码码是否可译

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2017-12-17 02:13 标签： 如何判断是不是前缀码

要把自己的模型进行移植后端嘚移植，前端的移植前端一般都是用海思芯片（Hi），只支持caffe所以为了先测试时间得把tf的模型转成caffemodel。这里是将tf1.x转为caffemode,后续补全darknet转为caffemode

一、查看caffe每一层的参数结构

param提取的是net的第i层的参数

在test.py所在文件夹下打开终端：

查看CNN各层的activations值的结构（即每一层的输出）

blob提取的是net的第i层的输出数據（4d）

二、查看tensorflow1.x每一层的参数结构与变量值
首先要对tensorflow模型有个初步的了解:
tensorflow通过tf.train.Saver()实现模型的保存和提取,其中的save方法将模型保存到指定路径,在目标路径下会形成四个文件:
(1) checkpoint 文本文件记录了模型文件的路径信息列表
(4) model.ckpt.meta 二进制文件，保存了模型的计算图结构信息（模型的网络结构）
因此在提取参数的时候,在meta中找到参数名,然后通过index,从数据中提取数据具体的值.

上面两端代码的目的就是为了看下保存的模型名称所以对于一個公司来说，模型是非常重要的在后端实际场景使用中还会转成pb模型并进行加密，这样即使对方得到了你的pb文件也没法反解出对应的參数，但是如果是ckpt可以看到查出网络结构和参数非常容易。

三、两个框架下生成的参数txt对比

0x02.神经网络结构

代码Φ神经网络可以看作编码与解码两层结构其中编码层是动态的多层lstm，解码层可分为训练和推理两部分参数包含了编码层的state和另一个多層lstm。

seq2seq模型由编码与解码两部分构成编码部分将输入编码为状态向量，解码部分将状态向量作为输入输出序列下面是一个常见的seq2seq模型，其中编解码采用的神经网络是lstm(rnn)（后续争取对seq2seq做一个总结

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