Python 正则化表达式模块 re 加载最近保存的 tensorflow 模型

本文介绍一种 Python 正则化表达式模块 re 加载最近保存的 tensorflow 模型的方法

假设训练好的 tensorflow 模型都保存在 ‘./models/’ 目录下，其中模型文件名称中的数字表示训练的轮次
如：
tensorflow_saved.model-121000.meta
tensorflow_saved.model-121000.index
tensorflow_saved.model-121000.data-00000-of-00001
tensorflow_saved.model-99999.meta
tensorflow_saved.model-99999.index
tensorflow_saved.model-99999.data-00000-of-00001
…
…
…
目标是获取模型的目录下最近保存的最后一次 tensorflow 模型

需要导入包：

import os
import glob
import re

代码：

# 指定模型所在的目录
model_folder = "./models/"
# 使用通配符 * 获得目录下所有的模型
model_path = os.path.join(model_folder, 'tensorflow_saved.model-*.meta')
model_files = glob.glob(model_path)
# print(model_files)
# 将模型文件名称中的训练的轮次
epoches = map(int, [re.match("(.*)/models/tensorflow_saved\.model-(.*)\.meta", file_).group(2) for file_ in model_files])
# print(epoches)
latest_epoch = max(epoches)
# print(latest_epoch)
latest_model = os.path.join("./models","tensorflow_saved.model-{}.pkl").format(latest_epoch)
return latest_model

当然，读者也可以根据需要通过修改匹配的正则表达式来加载特定轮次的模型，具体的正则化表达式的使用可以参考：https://www.runoob.com/python/python-reg-expressions.html

需要指出：本文实例并不是最简单获取最近保存模型的方法，TensorFlow 自身提供了更简单的方法tf.train.latest_checkpoint（官网说明：https://tensorflow.google.cn/api_docs/python/tf/train/latest_checkpoint）