# tensorflow-checkpoint-reader
> Tensorflow's CheckpointReader in pure python
WARNING: This repo is in development. It was automatically generated with [mkpylib](https://github.com/shawwn/scrap/blob/master/mkpylib). If you're reading this message, it means that I use this repo for my own purposes right now. It might not do anything at all; the default functionality is `print('TODO')`.
If you really want to try it out, feel free. I recommend reading through the code and commit history to see if it does what you need, or [ask me](#contact) for status updates.
Stay tuned!
## Install
```
python3 -m pip install -U tensorflow-checkpoint-reader
```
## Usage
```py
import tensorflow_checkpoint_reader
print('TODO')
```
## License
MIT
## Contact
A library by [Shawn Presser](https://www.shawwn.com). If you found it useful, please consider [joining my patreon](https://www.patreon.com/shawwn)!
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没有合适的资源?快使用搜索试试~ 我知道了~
tensorflow-checkpoint-reader-0.1.2.tar.gz
0 下载量 21 浏览量
2024-03-21
12:50:15
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Python库是一组预先编写的代码模块,旨在帮助开发者实现特定的编程任务,无需从零开始编写代码。这些库可以包括各种功能,如数学运算、文件操作、数据分析和网络编程等。Python社区提供了大量的第三方库,如NumPy、Pandas和Requests,极大地丰富了Python的应用领域,从数据科学到Web开发。Python库的丰富性是Python成为最受欢迎的编程语言之一的关键原因之一。这些库不仅为初学者提供了快速入门的途径,而且为经验丰富的开发者提供了强大的工具,以高效率、高质量地完成复杂任务。例如,Matplotlib和Seaborn库在数据可视化领域内非常受欢迎,它们提供了广泛的工具和技术,可以创建高度定制化的图表和图形,帮助数据科学家和分析师在数据探索和结果展示中更有效地传达信息。
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tensorflow-checkpoint-reader-0.1.2.tar.gz (341个子文件)
LICENSE 1KB
README.md 1KB
PKG-INFO 2KB
config.proto 38KB
xla_data.proto 27KB
configuration.proto 24KB
worker.proto 21KB
xla.proto 21KB
hlo.proto 20KB
optimization_parameters.proto 19KB
master.proto 13KB
eager_service.proto 13KB
toco_flags.proto 12KB
meta_graph.proto 11KB
example.proto 11KB
evaluation_stages.proto 10KB
xrt.proto 10KB
debug_event.proto 10KB
rewriter_config.proto 9KB
model_flags.proto 9KB
overview_page.proto 8KB
op_def.proto 8KB
saved_object_graph.proto 8KB
full_type.proto 7KB
input_pipeline.proto 7KB
test_log.proto 7KB
test_example.proto 6KB
error_codes.proto 6KB
struct.proto 6KB
dataset_options.proto 6KB
function.proto 6KB
boosted_trees.proto 6KB
dispatcher.proto 6KB
xla_service.proto 5KB
api_def.proto 5KB
tpu_embedding_configuration.proto 5KB
master_service.proto 5KB
summary.proto 5KB
tpu_service.proto 5KB
tfprof_log.proto 5KB
memory_profile.proto 5KB
op_stats.proto 5KB
compile_metadata.proto 5KB
steps_db.proto 5KB
protocol.proto 4KB
xplane.proto 4KB
tfprof_output.proto 4KB
profiler_service.proto 4KB
pod_viewer.proto 4KB
tf_data_stats.proto 4KB
node_def.proto 4KB
dnn.proto 4KB
event.proto 4KB
xla_activity.proto 4KB
model.proto 4KB
op_performance_data.proto 4KB
debug_service.proto 3KB
tensor.proto 3KB
debug.proto 3KB
worker_service.proto 3KB
preprocessing_steps.proto 3KB
op_metrics.proto 3KB
tpu_executable_info.proto 3KB
op_profile.proto 3KB
tf_stats.proto 3KB
saved_tensor_slice.proto 3KB
profiler_options.proto 3KB
journal.proto 3KB
tf2xla.proto 3KB
cluster.proto 3KB
tpu_embedding_output_layout.proto 3KB
variable.proto 3KB
test.proto 3KB
cost_graph.proto 3KB
tensor_tracer.proto 3KB
converter_error_data.proto 3KB
step_stats.proto 3KB
profiler_analysis.proto 3KB
device_filters.proto 3KB
attr_value.proto 3KB
feature.proto 3KB
service_config.proto 2KB
control_flow.proto 2KB
types.proto 2KB
tensor_bundle.proto 2KB
quantization_info.proto 2KB
trace_events.proto 2KB
log_memory.proto 2KB
trackable_object_graph.proto 2KB
hlo_profile_printer_data.proto 2KB
tensorflow_server.proto 2KB
graph.proto 2KB
tpu_compile.proto 2KB
backend_configs.proto 2KB
tpu_driver.proto 2KB
autotuning.proto 2KB
graph_transfer_info.proto 2KB
projector_config.proto 2KB
device_properties.proto 2KB
worker.proto 2KB
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