使用tf.train.Saver()保存到checkpoint文件，我们可以用tensorflow查看。

# import the inspect_checkpoint library

from tensorflow.python.tools import inspect_checkpoint as chkp

# print all tensors in checkpoint file

chkp.print_tensors_in_checkpoint_file("/tmp/model.ckpt", tensor_name='', all_tensors=True)

# tensor_name:  v1

# [ 1.  1.  1.]

# tensor_name:  v2

# [-1. -1. -1. -1. -1.]

# print only tensor v1 in checkpoint file

chkp.print_tensors_in_checkpoint_file("/tmp/model.ckpt", tensor_name='v1', all_tensors=False)

# tensor_name:  v1

# [ 1.  1.  1.]

# print only tensor v2 in checkpoint file

chkp.print_tensors_in_checkpoint_file("/tmp/model.ckpt", tensor_name='v2', all_tensors=False)

# tensor_name:  v2

# [-1. -1. -1. -1. -1.]

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