tensorflow 保存使用model_tensorflow model-优快云博客

本文主要介绍了TensorFlow模型相关内容。首先阐述了模型文件，包括meta、ckpt和checkpoint文件的作用。接着说明了用tf.train.Saver类保存模型的多种方式，如设置迭代次数、指定保存变量等。还讲解了导入训练好的模型，需分构造网络图和加载参数两步，最后介绍了使用恢复模型的方法。

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参考：https://blog.youkuaiyun.com/huachao1001/article/details/78501928

如果想要在1000次迭代后，再保存模型，只需设置global_step参数即可：

在实际训练中，我们可能会在每1000次迭代中保存一次模型数据，但是由于图是不变的，没必要每次都去保存，可以通过如下方式指定不保存图：

每2小时保存一次模型，并且只保存最近的5个模型文件：

如果我们不对tf.train.Saver指定任何参数，默认会保存所有变量。如果你不想保存所有变量，而只保存一部分变量，可以通过指定variables/collections。在创建tf.train.Saver实例时，通过将需要保存的变量构造list或者dictionary，传入到Saver中：

当我们希望使用一些已经训练好的模型，如prediction、fine-tuning以及进一步训练等。这时候，我们可能需要获取训练好的模型中的一些中间结果值，可以通过graph.get_tensor_by_name('w1:0')来获取，注意w1:0是tensor的name。

如果你不仅仅是用训练好的模型，还要加入一些op，或者说加入一些layers并训练新的模型，可以通过一个简单例子来看如何操作：

如果只想恢复图的一部分，并且再加入其它的op用于fine-tuning。只需通过graph.get_tensor_by_name()方法获取需要的op，并且在此基础上建立图，看一个简单例子，假设我们需要在训练好的VGG网络使用图，并且修改最后一层，将输出改为2，用于fine-tuning新数据：

tensorflow模型文件

meta文件

model.meta文件保存的是图结构，meta文件是pb（protocol buffer）格式文件，包含变量、op、集合等。

ckpt文件

ckpt文件是二进制文件，保存了所有的weights、biases、gradients等变量。在tensorflow 0.11之前，保存在.ckpt文件中。0.11后，通过两个文件保存,如：

MyModel.data-00000-of-00001 MyModel.index

checkpoint文件

checkpoint是个文本文件，里面记录了保存的最新的checkpoint文件以及其它checkpoint文件列表。在inference时，可以通过修改这个文件，指定使用哪个model

保存TensorFlow模型

用tf.train.Saver类保存模型

在tensorflow中，变量是存在于Session环境中，也就是说，只有在Session环境下才会存有变量值，因此，保存模型时需要传入session：

saver = tf.train.Saver() saver.save(sess,"./checkpoint_dir/MyModel")

如果想要在1000次迭代后，再保存模型，只需设置global_step参数即可：

saver.save(sess, './checkpoint_dir/MyModel',global_step=1000)

在实际训练中，我们可能会在每1000次迭代中保存一次模型数据，但是由于图是不变的，没必要每次都去保存，可以通过如下方式指定不保存图：

saver.save(sess, './checkpoint_dir/MyModel',global_step=step,write_meta_graph=False)

每2小时保存一次模型，并且只保存最近的5个模型文件：

tf.train.Saver(max_to_keep=5, keep_checkpoint_every_n_hours=2)

注意：tensorflow默认只会保存最近的5个模型文件，如果你希望保存更多，可以通过max_to_keep来指定

import tensorflow as tf
w1 = tf.Variable(tf.random_normal(shape=[2]), name='w1')
w2 = tf.Variable(tf.random_normal(shape=[5]), name='w2')
saver = tf.train.Saver([w1,w2])
sess = tf.Session()
sess.run(tf.global_variables_initializer())
saver.save(sess, './checkpoint_dir/MyModel',global_step=1000)

导入训练好的模型

由于tensorflow将图和变量数据分开保存为不同的文件，meta和ckpt。因此，在导入模型时，也要分为2步：构造网络图和加载参数.

构造网络图

敲代码，复制model

或直接将meta保存的图加载进来

saver=tf.train.import_meta_graph('./checkpoint_dir/MyModel-1000.meta')

加载参数

加载参数时，先要构造好Session：

import tensorflow as tf
with tf.Session() as sess:
  new_saver = tf.train.import_meta_graph('./checkpoint_dir/MyModel-1000.meta')
  new_saver.restore(sess, tf.train.latest_checkpoint('./checkpoint_dir'))
  print(sess.run('w1:0'))

使用恢复的模型

简单网络模型

import tensorflow as tf

w1 = tf.placeholder("float", name="w1")
w2 = tf.placeholder("float", name="w2")
b1= tf.Variable(2.0,name="bias") 

#定义一个op，用于后面恢复
w3 = tf.add(w1,w2)
w4 = tf.multiply(w3,b1,name="op_to_restore")
sess = tf.Session()
sess.run(tf.global_variables_initializer())

#创建一个Saver对象，用于保存所有变量
saver = tf.train.Saver()

#通过传入数据，执行op
print(sess.run(w4,feed_dict ={w1:4,w2:8}))
#打印 24.0 ==>(w1+w2)*b1

#现在保存模型
saver.save(sess, './checkpoint_dir/MyModel',global_step=1000)

接下来我们使用graph.get_tensor_by_name()方法来操纵这个保存的模型。

import tensorflow as tf

sess=tf.Session()
#先加载图和参数变量
saver = tf.train.import_meta_graph('./checkpoint_dir/MyModel-1000.meta')
saver.restore(sess, tf.train.latest_checkpoint('./checkpoint_dir'))


# 访问placeholders变量，并且创建feed-dict来作为placeholders的新值
graph = tf.get_default_graph()
w1 = graph.get_tensor_by_name("w1:0")
w2 = graph.get_tensor_by_name("w2:0")
feed_dict ={w1:13.0,w2:17.0}

#接下来，访问你想要执行的op
op_to_restore = graph.get_tensor_by_name("op_to_restore:0")

print(sess.run(op_to_restore,feed_dict))
#打印结果为60.0==>(13+17)*2

如果你不仅仅是用训练好的模型，还要加入一些op，或者说加入一些layers并训练新的模型，可以通过一个简单例子来看如何操作：

import tensorflow as tf

sess = tf.Session()
# 先加载图和变量
saver = tf.train.import_meta_graph('my_test_model-1000.meta')
saver.restore(sess, tf.train.latest_checkpoint('./'))

# 访问placeholders变量，并且创建feed-dict来作为placeholders的新值
graph = tf.get_default_graph()
w1 = graph.get_tensor_by_name("w1:0")
w2 = graph.get_tensor_by_name("w2:0")
feed_dict = {w1: 13.0, w2: 17.0}

#接下来，访问你想要执行的op
op_to_restore = graph.get_tensor_by_name("op_to_restore:0")

# 在当前图中能够加入op
add_on_op = tf.multiply(op_to_restore, 2)

print (sess.run(add_on_op, feed_dict))
# 打印120.0==>(13+17)*2*2

......
......
saver = tf.train.import_meta_graph('vgg.meta')
# 访问图
graph = tf.get_default_graph() 

#访问用于fine-tuning的output
fc7= graph.get_tensor_by_name('fc7:0')

#如果你想修改最后一层梯度，需要如下
fc7 = tf.stop_gradient(fc7) # It's an identity function
fc7_shape= fc7.get_shape().as_list()

new_outputs=2
weights = tf.Variable(tf.truncated_normal([fc7_shape[3], num_outputs], stddev=0.05))
biases = tf.Variable(tf.constant(0.05, shape=[num_outputs]))
output = tf.matmul(fc7, weights) + biases
pred = tf.nn.softmax(output)