一、为什么需要将Tensorflow模型转换为Numpy数组
Tensorflow是目前深度学习领域非常流行的框架，但在一些应用场景下需要用到Numpy数组，例如在一些特定的硬件设备上，无法使用Tensorflow框架直接运行模型，需要将模型转换为Numpy数组后再导入到设备上运行。此外，通过将模型转换为Numpy数组，还可以方便地进行模型的可视化和分析，获取模型的特征、权重等参数。
二、如何将Tensorflow模型转换为Numpy数组
Tensorflow提供了tf.train.Saver类，用于将训练好的模型保存下来。这个保存的模型是一个包含了各种Tensorflow变量值的二进制文件，一般以".ckpt"为后缀名，包括checkpoint文件和一些.data和.index文件。所以我们需要使用tf.train.Saver类来加载模型，并将其转换为Numpy数组。
import tensorflow as tf
import numpy as np
#加载模型
saver = tf.train.Saver()
sess = tf.Session()
saver.restore(sess, "path/to/model.ckpt")
#获取模型参数
variables = tf.trainable_variables()
params = {}
for variable in variables:
name = variable.name
value = sess.run(variable)
params[name] = value
#转换为Numpy数组
params_np = np.asarray(params)
首先，我们使用tf.train.Saver类加载模型，并使用恢复器加入了之前保存的session，这样就可以利用之前训练得到的模型权重进行预测操作。
然后，我们通过tf.trainable_variables()获取到模型中所有可训练的变量，这些变量包含了网络中的所有参数和偏置值。iter_variables()返回的是一些张量变量，可以通过sess.run将值取出来并保存到字典params中，其中字典的key为变量的名称，value为变量的值。最后，将params转换为Numpy数组就完成了模型向Numpy数组的转换。
三、如何使用转换后的Numpy数组
由于Numpy数组是单纯的多维数组，不包含任何Tensorflow的计算图、操作或组件即可运行。因此，如果需要在特定的硬件设备上运行模型，可以将其转换为Numpy数组后再通过设备的API接口进行部署。此外，通过将模型参数转换为Numpy数组，还可以通过可视化工具，如Matplotlib等，方便地进行网络特征和权重的分析和可视化。
四、需要注意的事项
在将Tensorflow模型转换为Numpy数组时，有几个需要注意的事项：
1. 保存模型时要使用tf.train.Saver类，模型的变量必须是tf.Variable类型。
2. 获取模型参数时，只有可训练的变量才能取出值。如果想要取出所有变量的值，应该使用tf.global_variables()。
3. 转换为Numpy数组时，要使用np.asarray()函数。这个函数可以将各种数组数据类型转换为Numpy数组，例如Python列表、元组、数组等。
五、总结
将Tensorflow模型转换为Numpy数组可以方便地进行模型的部署和分析。使用tf.train.Saver类加载模型，并将可训练的变量取出并保存为字典，最后通过np.asarray()函数转换为Numpy数组即可。
