Tensorflo2.0 Keras高级接口之模型的保存和加载-优快云博客

Tensorflo2.0 Keras高级接口之模型的保存和加载

模型训练完成后，需要将模型保存到文件系统上，从而方便后续的模型测试与部署工作。实际上，在训练时间隔性地保存模型状态也是非常好的习惯，这一点对于训练大规模的网络尤其重要。一般大规模的网络需要训练数天乃至数周的时长，一旦训练过程被中断或者发生宕机等意外，之前训练的进度将全部丢失。如果能够间断地保存模型状态到文件系统，即使发生宕机等意外，也可以从最近一次的网络状态文件中恢复，从而避免浪费大量的训练时间和计算资源。因此模型的保存与加载非常重要。在 Keras 中，有三种常用的模型保存与加载方法。

张量方式

网络的状态主要体现在网络的结构以及网络层内部张量数据上，因此在拥有网络结构源文件的条件下，直接保存网络张量参数到文件系统上是最轻量级的一种方式。我们以MNIST 手写数字图片识别模型为例，通过调用Model.save_weights(path)方法即可将当前的网络参数保存到path 文件上，代码如下：

network.save_weights('weights.ckpt') # 保存模型的所有张量数据

上述代码将network 模型保存到weights.ckpt 文件上。在需要的时候，先创建好网络对象，然后调用网络对象的load_weights(path)方法即可将指定的模型文件中保存的张量数值写入到当前网络
参数中去，例如：

# 保存模型参数到文件上
network.save_weights('weights.ckpt')
print('saved weights.')
del network # 删除网络对象
# 重新创建相同的网络结构
network = Sequential([layers.Dense(256, activation='relu'),
layers.Dense(128, activation='relu'),
layers.Dense(64, activation='relu'),
layers.Dense(32, activation='relu'),
layers.Dense(10)])
network.compile(optimizer=optimizers.Adam(lr=0.01),
loss=tf.losses.CategoricalCrossentropy(from_logits=True),
metrics=['accuracy']
)
# 从参数文件中读取数据并写入当前网络
network.load_weights('weights.ckpt')
print('loaded weights!')

这种保存与加载网络的方式最为轻量级，文件中保存的仅仅是张量参数的数值，并没有其
它额外的结构参数。但是它需要使用相同的网络结构才能够正确恢复网络状态，因此一般
在拥有网络源文件的情况下使用。

网络方式

我们来介绍一种不需要网络源文件，仅仅需要模型参数文件即可恢复出网络模型的方法。通过Model.save(path)函数可以将模型的结构以及模型的参数保存到path 文件上，在不需要网络源文件的条件下，通过keras.models.load_model(path)即可恢复网络结构和网络参数。

首先将MNIST 手写数字图片识别模型保存到文件上，并且删除网络对象：

# 保存模型结构与模型参数到文件
network.save('model.h5')
print('saved total model.')
del network

此时通过model.h5 文件即可恢复出网络的结构和状态，不需要提前创建网络对象，代码如下：

# 从文件恢复网络结构与网络参数
network = keras.models.load_model('model.h5')

可以看到，model.h5 文件除了保存了模型参数外，还应保存了网络结构信息，不需要提前创建模型即可直接从文件中恢复出网络network 对象。

SavedModel 方式

TensorFlow 之所以能够被业界青睐，除了优秀的神经网络层API 支持之外，还得益于它强大的生态系统，包括移动端和网页端等的支持。当需要将模型部署到其他平台时，采用TensorFlow 提出的SavedModel 方式更具有平台无关性。

通过 tf.saved_model.save (network, path)即可将模型以SavedModel 方式保存到path 目录中，代码如下：

# 保存模型结构与模型参数到文件
tf.saved_model.save(network, 'model-savedmodel')
print('saving savedmodel.')
del network # 删除网络对象

用户无需关心文件的保存格式，只需要通过tf.saved_model.load 函数即可恢复出模型对象，我们在恢复出模型实例后，完成测试准确率的计算，实现如下：

print('load savedmodel from file.')
# 从文件恢复网络结构与网络参数
network = tf.saved_model.load('model-savedmodel')
# 准确率计量器
acc_meter = metrics.CategoricalAccuracy()
for x,y in ds_val: # 遍历测试集
pred = network(x) # 前向计算
acc_meter.update_state(y_true=y, y_pred=pred) # 更新准确率统计
# 打印准确率
print("Test Accuracy:%f" % acc_meter.result())