tensorflow学习（2.网络模型的存储以及提取）

第一篇学习了CNN网络的构建以及代码的基础结构，第二篇则是实际项目过程中需要的网络模型的存储

先放上存储的代码：

#tf可以认为是全局变量，从该变量为类，从中取input_data变量
import tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data as input_data
import tensorflow as tf
import sys
#读取数据集
mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/",one_hot=True)
"""
#softmax方法进行训练
#这里是变量的占位符，一般是输入输出使用该部分
x=tf.placeholder(tf.float32,[None,784])
y_=tf.placeholder("float",[None,10])

#定义参数变量
W=tf.Variable(tf.zeros([784,10]))
b=tf.Variable(tf.zeros([10]))
y=tf.nn.softmax(tf.matmul(x,W)+b)

#评价函数
cross_entropy=-tf.reduce_sum(y_*tf.log(y))
train_step=tf.train.GradientDescentOptimizer(0.01).minimize(cross_entropy)




#启动模型,Session建立这样一个对象，然后指定某种操作，并实际进行该步
init=tf.initialize_all_variables()
sess=tf.Session()
sess.run(init)

#数据读取部分
for i in range(1000):
    batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(50)
    #run第一个参数是fetch，可以是tensor也可以是Operation，第二个feed_dict是替换tensor的值
    sess.run(train_step, feed_dict={x: batch_xs, y_: batch_ys})
    print(batch_xs,batch_ys,i)

correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y,1), tf.argmax(y_,1))
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, "float"))
print (sess.run(accuracy, feed_dict={x: mnist.test.images, y_: mnist.test.labels}))


"""







#这里用CNN方法进行训练
#函数定义部分
def weight_variable(shape):
    initial=tf.truncated_normal(shape,stddev=0.1)#随机权重赋值，不过truncated_normal代表如果是2倍标准差之外的结果重新选取该值
    return tf.Variable(initial)

def bias_variable(shape):
    initial=tf.constant(0.1,shape=shape)#偏置项
    return tf.Variable(initial)

def conv2d(x,W):
    return tf.nn.conv2d(x,W,strides=[1,1,1,1],padding='SAME')#SAME表示输出补边，这里输出与输入尺寸一致

def max_pool_2x2(x):
    return tf.nn.max_pool(x,ksize=[1,2,2,1],strides=[1,2,2,1],padding='SAME')#ksize代表池化范围的大小，stride为扫描步长






# 这里是变量的占位符，一般是输入输出使用该部分
x=tf.placeholder(tf.float32,[None,784])
y_=tf.placeholder("float",[None,10])
x_image=tf.reshape(x,[-1,28,28,1])#-1表示自动计算该维度
#建立第一层
W_conv1=weight_variable([5,5,1,32])
b_conv1=bias_variable([32])
h_conv1=tf.nn.relu(conv2d(x_image,W_conv1)+b_conv1)
h_pool1=max_pool_2x2(h_conv1)
#第二层
W_conv2=weight_variable([5,5,32,64])
b_conv2=bias_variable([64])
h_conv2=tf.nn.relu(conv2d(h_pool1,W_conv2)+b_conv2)
h_pool2=max_pool_2x2(h_conv2)


#第三层，而且这里是全连接层
W_fc1=weight_variable([7*7*64,1024])
b_fc1=bias_variable([1024])

h_pool2_flat=tf.reshape(h_pool2,[-1,7*7*64])
h_fc1=tf.nn.relu(tf.matmul(h_pool2_flat,W_fc1)+b_fc1)
#dropout，注意这里也是有一个输入参数的，和x以及y一样
keep_prob=tf.placeholder(tf.float32)
h_fc1_drop=tf.nn.dropout(h_fc1,keep_prob)

W_fc2=weight_variable([1024,10])
b_fc2=bias_variable([10])
y_conv=tf.nn.softmax(tf.matmul(h_fc1_drop,W_fc2)+b_fc2)


# 评价函数
cross_entropy=-tf.reduce_sum(y_*tf.log(y_conv))
train_step=tf.train.AdamOptimizer(1e-4).minimize(cross_entropy)
correct_prediction=tf.equal(tf.argmax(y_conv,1),tf.argmax(y_,1))
accuracy=tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction,tf.float32))


# 启动模型,Session建立这样一个对象，然后指定某种操作，并实际进行该步
init=tf.initialize_all_variables()
sess=tf.Session()
sess.run(init)



#数据读取部分
for i in range(1000):

    batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(50)#这里貌似是代表读取50张图像数据
    #run第一个参数是fetch，可以是tensor也可以是Operation，第二个feed_dict是替换tensor的值
    '''
    if i % 10 == 0:
        train_accuracy = accuracy.eval(feed_dict={x: batch_xs, y_: batch_ys, keep_prob: 0.5})
        print("step:%d,accuracy:%g" % (i, train_accuracy))
    '''
    sess.run(train_step, feed_dict={x: batch_xs, y_: batch_ys, keep_prob: 0.5})#sess.run第一个参数是想要运行的位置，一般有train，accuracy，initdeng
    #第二个参数feed_dict，一般是输入参数，该代码里有x，y以及drop的参数
    if i%20==0 :
        print(i)
        print("train accuracy:%g"%sess.run(accuracy, feed_dict={x: batch_xs, y_: batch_ys, keep_prob: 0.5}))
print("test accuracy:%g"%sess.run(accuracy, feed_dict={x: mnist.test.images, y_: mnist.test.labels, keep_prob: 1}))



#保存模型
model_path='MNIST_model/simple_mnist.ckpt'
saver=tf.train.Saver()
saver_path=saver.save(sess,model_path)
print("model saved in file:", saver_path)

 

保存的代码实际上只有后半部分，前面的代码是第一篇中讲到的。第一篇链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_26499769/article/details/82896046

运行代码的结果如下：

读取的代码如下：

import tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data as input_data
import tensorflow as tf
import sys
#读取数据集
mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/",one_hot=True)


#前半部分主要以网络的构建为主
#这里用CNN方法进行训练
#函数定义部分
def weight_variable(shape):
    initial=tf.truncated_normal(shape,stddev=0.1)#随机权重赋值，不过truncated_normal代表如果是2倍标准差之外的结果重新选取该值
    return tf.Variable(initial)

def bias_variable(shape):
    initial=tf.constant(0.1,shape=shape)#偏置项
    return tf.Variable(initial)

def conv2d(x,W):
    return tf.nn.conv2d(x,W,strides=[1,1,1,1],padding='SAME')#SAME表示输出补边，这里输出与输入尺寸一致

def max_pool_2x2(x):
    return tf.nn.max_pool(x,ksize=[1,2,2,1],strides=[1,2,2,1],padding='SAME')#ksize代表池化范围的大小，stride为扫描步长

# 这里是变量的占位符，一般是输入输出使用该部分
x=tf.placeholder(tf.float32,[None,784])
y_=tf.placeholder("float",[None,10])
x_image=tf.reshape(x,[-1,28,28,1])#-1表示自动计算该维度
#建立第一层
W_conv1=weight_variable([5,5,1,32])
b_conv1=bias_variable([32])
h_conv1=tf.nn.relu(conv2d(x_image,W_conv1)+b_conv1)
h_pool1=max_pool_2x2(h_conv1)
#第二层
W_conv2=weight_variable([5,5,32,64])
b_conv2=bias_variable([64])
h_conv2=tf.nn.relu(conv2d(h_pool1,W_conv2)+b_conv2)
h_pool2=max_pool_2x2(h_conv2)


#第三层，而且这里是全连接层
W_fc1=weight_variable([7*7*64,1024])
b_fc1=bias_variable([1024])

h_pool2_flat=tf.reshape(h_pool2,[-1,7*7*64])
h_fc1=tf.nn.relu(tf.matmul(h_pool2_flat,W_fc1)+b_fc1)
#dropout，注意这里也是有一个输入参数的，和x以及y一样
keep_prob=tf.placeholder(tf.float32)
h_fc1_drop=tf.nn.dropout(h_fc1,keep_prob)

W_fc2=weight_variable([1024,10])
b_fc2=bias_variable([10])
y_conv=tf.nn.softmax(tf.matmul(h_fc1_drop,W_fc2)+b_fc2)


# 评价函数
cross_entropy=-tf.reduce_sum(y_*tf.log(y_conv))
train_step=tf.train.AdamOptimizer(1e-4).minimize(cross_entropy)
correct_prediction=tf.equal(tf.argmax(y_conv,1),tf.argmax(y_,1))
accuracy=tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction,tf.float32))


# 启动模型,Session建立这样一个对象，然后指定某种操作，并实际进行该步

sess=tf.Session()

#后半部分，进行参数的下载
#模型下载，（新人，可能理解错误，网络还是需要先定义好，然后进行参数的下载，对于自己的网络这样的方法没有问题，但是他人的网络在不知道具体的网络时，没办法通过下载去复现网络模型）
saver=tf.train.Saver()
saver.restore(sess,"MNIST_model/simple_mnist.ckpt")
print("test accuracy:%g"%sess.run(accuracy, feed_dict={x: mnist.test.images, y_: mnist.test.labels, keep_prob: 1}))

读取代码也只有最后的一部分，运行结果如下：

这是之前CNN的训练结果，可以看到完整的下载了参数。

有一个说明的很好的教程：https://www.bilibili.com/video/av16001891/?p=29