Tensorflow: model對應的附檔名.h5 .ckpt

不論用的是哪個低階，中階，高階API，像tf.estimator, tf.keras, tf.layer, tf.nn，在人工智慧領域中，訓練模型是一回事，要可以使用訓練完成的模型，還需要知道各個API訓練好的模型儲存的方式。

對應檔名

tf.keras .h5
tf.estimator, tf.layer, tf.nn .ckpt、.pb

.ckpt檔 說明

變量 (Variables) 是被以 binary 的方式儲存成一個 checkpoint 檔 (.ckpt)，簡單的說它儲存了變量 (variable) 的名字和對應的張量 (tensor) 數值．
Q:如果想查看ckpt中的網路結構和參數的話要怎麼做？
參考2016年的stackoverflow回答，tensorflow官方有提供方法，在inspect_checkpoint.py檔案裡，有函數print_tensors_in_checkpoint_file()可以使用

# tensorflow version: 1.12.3
from tensorflow.python.tools.inspect_checkpoint import print_tensors_in_checkpoint_file

print_tensors_in_checkpoint_file(file_name='./model.ckpt', tensor_name='', all_tensor=False)

all_tensors如果為True，會把全部的數值都印出來，正常來說只需要tensor name和tensor values的shape，所以all_tensor=False就好了