我正在使用HERE找到的FasterRCNN张量流实现。定义＆＃39; train_net＆＃39; function，在文件train.py中，他们使用以下命令定义一个保护程序：
saver = tf.train.Saver(max_to_keep=100, write_version=saver_pb2.SaverDef.V1)
因此，在训练运行结束时，会在输出文件夹中创建许多.ckpt文件，每个文件包含（默认情况下）每5000个训练迭代步骤的模型系数快照。 现在，如果您尝试运行测试过程（或者如果您想继续训练），您有2个选择来加载预先训练的模型。要么加载一个这样的.ckpt文件，要么加载.npy文件，例如流行的VGG_imagenet.npy（2个案例在函数中处理＆＃39;加载＆＃39;在类＆＃中; 39;网络＆＃39;在文件＆＃39; network.py＆＃39;中定义。
有没有办法将.ckpt文件中保存的网络系数转换为结构为VGG_imagenet.npy的.npy文件？我可以通过在加载.ckpt信息之后导入一些代码行来获得这个（在文件train.py中的SolverWrapper＆gt; train_model（）的初始化变量部分中）吗？
谢谢。