基于TensorFlow可以轻而易举搭建一个神经网络，而且很好地支持GPU加速训练。但基于TensorFlow的预测过程，往往需要在嵌入式设备上才能得以应用。对于我目前做的工作而言，用TF搭建神经网络以及用GPU加速训练过程的主要用处就是：获取训练后的参数（权重和偏置），将这些参数直接放到嵌入式板卡如FPGA中，以其低功耗、高性能、低延时等特点完成嵌入式AI工程。那么，提取出TF训练后的参数变成很重要的过程。
不少IDE可以提供可视化的参数显示，本文介绍的方法是不依赖IDE的神经网络参数提取。我们知道，在training之后，模型将会被保存在一个特定的路径下。model里面包括包括加算图结构、节点信息、参数等数据，那么只要在model里面就一定可以找到参数的信息。
在TensorFlow里，提供了tf.train.NewCheckpointReader来查看model.ckpt文件中保存的变量信息。
参数就是trainable集合的变量，所以也可以通过这个tf.train.NewCheckpointReader来查看，具体代码如下：
import tensorflow as tf
import numpy as np
reader = tf.train.NewCheckpointReader('llw/MNIST_model/mnist_model-29001')
all_variables = reader.get_variable_to_shape_map()
w1 = reader.get_tensor("layer1/weights")
print(type(w1))
print(w1.shape)
print(w1[0])
输出为：
<class 'numpy.ndarray'>
(784, 500)
[ 2.24018339e-02 -2.00362392e-02 -1.12209506e-02 6.77579222e-03
-9.59016196e-03 1.21959345e-02 -9.51156951e-03 -1.60046462e-02
-1.37826744e-02 -1.76466629e-02 -2.11188430e-03 3.54206143e-03
-2.03107391e-02 2.13961536e-03 -4.41462384e-04 -1.93272587e-02
-3.71702737e-03 2.22449750e-03 2.98950635e-02 -2.47442089e-02
-7.97873642e-03 2.99713714e-03 -1.77890640e-02 2.59044971e-02
9.38970014e-04 1.46359997e-02 -2.18281448e-02 1.55605981e-02
-2.44196616e-02 -2.03805566e-02 -7.10553257e-03 -8.46040528e-03
-1.21834688e-02 -1.71028115e-02 -1.73374973e-02 1.58206956e-03
7.28264870e-03 -2.08463762e-02 -7.46442471e-03 7.55013386e-03
4.64899749e-05 3.26069025e-03 -1.22860866e-02 -2.33450923e-02
8.73958052e-04 -2.50798613e-02 -2.91012623e-03 2.18578596e-02
....
上述的文件路径llw/MNIST_model/mnist_model-29001，为checkpoint指定的路径：
model_checkpoint_path: "mnist_model-29001"
上述程序只是输出第一个节点的参数（500个），总参数光第一层参数就有784X500个，不太适合全部打印在屏幕上。
所以可以通过python 的file write()函数将参数写到txt文本中。在这里不做详述。