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TensorFlow网络模型保存和读取 python深度学习TensorFlow神经网络模型的保存和读取

零尾 人气:0
想了解python深度学习TensorFlow神经网络模型的保存和读取的相关内容吗,零尾在本文为您仔细讲解TensorFlow网络模型保存和读取的相关知识和一些Code实例,欢迎阅读和指正,我们先划重点:python深度学习,TensorFlow网络模型保存和读取,下面大家一起来学习吧。

之前的笔记里实现了softmax回归分类、简单的含有一个隐层的神经网络、卷积神经网络等等,但是这些代码在训练完成之后就直接退出了,并没有将训练得到的模型保存下来方便下次直接使用。为了让训练结果可以复用,需要将训练好的神经网络模型持久化,这就是这篇笔记里要写的东西。

TensorFlow提供了一个非常简单的API,即tf.train.Saver类来保存和还原一个神经网络模型。

下面代码给出了保存TensorFlow模型的方法:

import tensorflow as tf

# 声明两个变量
v1 = tf.Variable(tf.random_normal([1, 2]), name="v1")
v2 = tf.Variable(tf.random_normal([2, 3]), name="v2")
init_op = tf.global_variables_initializer() # 初始化全部变量
saver = tf.train.Saver(write_version=tf.train.SaverDef.V1) # 声明tf.train.Saver类用于保存模型
with tf.Session() as sess:
    sess.run(init_op)
    print("v1:", sess.run(v1)) # 打印v1、v2的值一会读取之后对比
    print("v2:", sess.run(v2))
    saver_path = saver.save(sess, "save/model.ckpt")  # 将模型保存到save/model.ckpt文件
    print("Model saved in file:", saver_path)

注:Saver方法已经发生了更改,现在是V2版本,tf.train.Saver(write_version=tf.train.SaverDef.V1)括号里加入该参数可继续使用V1,但会报warning,可忽略。若使用saver = tf.train.Saver()则默认使用当前的版本(V2),保存后在save这个文件夹中会出现4个文件,比V1版多出model.ckpt.data-00000-of-00001这个文件,这点感谢评论里那位朋友指出。至于这个文件的含义到目前我仍不是很清楚,也没查到具体资料,TensorFlow15年底开源到现在很多类啊函数都一直发生着变动,或被更新或被弃用,可能一些代码在当时是没问题的,但过了一大段时间后再跑可能就会报错,在此注明事件时间:2017.4.30

这段代码中,通过saver.save函数将TensorFlow模型保存到了save/model.ckpt文件中,这里代码中指定路径为"save/model.ckpt",也就是保存到了当前程序所在文件夹里面的save文件夹中。

TensorFlow模型会保存在后缀为.ckpt的文件中。保存后在save这个文件夹中会出现3个文件,因为TensorFlow会将计算图的结构和图上参数取值分开保存。

checkpoint文件保存了一个目录下所有的模型文件列表,这个文件是tf.train.Saver类自动生成且自动维护的。在 checkpoint文件中维护了由一个tf.train.Saver类持久化的所有TensorFlow模型文件的文件名。当某个保存的TensorFlow模型文件被删除时,这个模型所对应的文件名也会从checkpoint文件中删除。checkpoint中内容的格式为CheckpointState Protocol Buffer.

model.ckpt.meta文件保存了TensorFlow计算图的结构,可以理解为神经网络的网络结构
TensorFlow通过元图(MetaGraph)来记录计算图中节点的信息以及运行计算图中节点所需要的元数据。TensorFlow中元图是由MetaGraphDef Protocol Buffer定义的。MetaGraphDef 中的内容构成了TensorFlow持久化时的第一个文件。保存MetaGraphDef 信息的文件默认以.meta为后缀名,文件model.ckpt.meta中存储的就是元图数据。

model.ckpt文件保存了TensorFlow程序中每一个变量的取值,这个文件是通过SSTable格式存储的,可以大致理解为就是一个(key,value)列表。model.ckpt文件中列表的第一行描述了文件的元信息,比如在这个文件中存储的变量列表。列表剩下的每一行保存了一个变量的片段,变量片段的信息是通过SavedSlice Protocol Buffer定义的。SavedSlice类型中保存了变量的名称、当前片段的信息以及变量取值。TensorFlow提供了tf.train.NewCheckpointReader类来查看model.ckpt文件中保存的变量信息。如何使用tf.train.NewCheckpointReader类这里不做说明,自查。

这里写图片描述

下面代码给出了加载TensorFlow模型的方法:

可以对比一下v1、v2的值是随机初始化的值还是和之前保存的值是一样的?

import tensorflow as tf

# 使用和保存模型代码中一样的方式来声明变量
v1 = tf.Variable(tf.random_normal([1, 2]), name="v1")
v2 = tf.Variable(tf.random_normal([2, 3]), name="v2")
saver = tf.train.Saver() # 声明tf.train.Saver类用于保存模型
with tf.Session() as sess:
    saver.restore(sess, "save/model.ckpt") # 即将固化到硬盘中的Session从保存路径再读取出来
    print("v1:", sess.run(v1)) # 打印v1、v2的值和之前的进行对比
    print("v2:", sess.run(v2))
    print("Model Restored")

运行结果:

v1: [[ 0.76705766  1.82217288]]
v2: [[-0.98012197  1.2369734   0.5797025 ]
 [ 2.50458145  0.81897354  0.07858191]]
Model Restored

这段加载模型的代码基本上和保存模型的代码是一样的。也是先定义了TensorFlow计算图上所有的运算,并声明了一个tf.train.Saver类。两段唯一的不同是,在加载模型的代码中没有运行变量的初始化过程,而是将变量的值通过已经保存的模型加载进来。
也就是说使用TensorFlow完成了一次模型的保存和读取的操作。

如果不希望重复定义图上的运算,也可以直接加载已经持久化的图:

import tensorflow as tf
# 在下面的代码中,默认加载了TensorFlow计算图上定义的全部变量
# 直接加载持久化的图
saver = tf.train.import_meta_graph("save/model.ckpt.meta")
with tf.Session() as sess:
    saver.restore(sess, "save/model.ckpt")
    # 通过张量的名称来获取张量
    print(sess.run(tf.get_default_graph().get_tensor_by_name("v1:0")))

运行程序,输出:

[[ 0.76705766  1.82217288]]

有时可能只需要保存或者加载部分变量。
比如,可能有一个之前训练好的5层神经网络模型,但现在想写一个6层的神经网络,那么可以将之前5层神经网络中的参数直接加载到新的模型,而仅仅将最后一层神经网络重新训练。

为了保存或者加载部分变量,在声明tf.train.Saver类时可以提供一个列表来指定需要保存或者加载的变量。比如在加载模型的代码中使用saver = tf.train.Saver([v1])命令来构建tf.train.Saver类,那么只有变量v1会被加载进来。

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