浅谈Tensorflow模型的保存与恢复加载

 更新时间:2018年04月26日 10:21:04   作者:lyyyyy   我要评论
本篇文章主要介绍了浅谈Tensorflow模型的保存与恢复加载,小编觉得挺不错的,现在分享给大家,也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧

近期做了一些反垃圾的工作,除了使用常用的规则匹配过滤等手段,也采用了一些机器学习方法进行分类预测。我们使用TensorFlow进行模型的训练,训练好的模型需要保存,预测阶段我们需要将模型进行加载还原使用,这就涉及TensorFlow模型的保存与恢复加载。

总结一下Tensorflow常用的模型保存方式。

保存checkpoint模型文件(.ckpt)

首先,TensorFlow提供了一个非常方便的api,tf.train.Saver()来保存和还原一个机器学习模型。

模型保存

使用tf.train.Saver()来保存模型文件非常方便,下面是一个简单的例子:

import tensorflow as tf
import os

def save_model_ckpt(ckpt_file_path):
  x = tf.placeholder(tf.int32, name='x')
  y = tf.placeholder(tf.int32, name='y')
  b = tf.Variable(1, name='b')
  xy = tf.multiply(x, y)
  op = tf.add(xy, b, name='op_to_store')

  sess = tf.Session()
  sess.run(tf.global_variables_initializer())

  path = os.path.dirname(os.path.abspath(ckpt_file_path))
  if os.path.isdir(path) is False:
    os.makedirs(path)

  tf.train.Saver().save(sess, ckpt_file_path)
  
  # test
  feed_dict = {x: 2, y: 3}
  print(sess.run(op, feed_dict))

程序生成并保存四个文件(在版本0.11之前只会生成三个文件:checkpoint, model.ckpt, model.ckpt.meta)

  1. checkpoint 文本文件,记录了模型文件的路径信息列表
  2. model.ckpt.data-00000-of-00001 网络权重信息
  3. model.ckpt.index .data和.index这两个文件是二进制文件,保存了模型中的变量参数(权重)信息
  4. model.ckpt.meta 二进制文件,保存了模型的计算图结构信息(模型的网络结构)protobuf

以上是tf.train.Saver().save()的基本用法,save()方法还有很多可配置的参数:

tf.train.Saver().save(sess, ckpt_file_path, global_step=1000)

加上global_step参数代表在每1000次迭代后保存模型,会在模型文件后加上"-1000",model.ckpt-1000.index, model.ckpt-1000.meta, model.ckpt.data-1000-00000-of-00001

每1000次迭代保存一次模型,但是模型的结构信息文件不会变,就只用1000次迭代时保存一下,不用相应的每1000次保存一次,所以当我们不需要保存meta文件时,可以加上write_meta_graph=False参数,如下:

复制代码 代码如下:
tf.train.Saver().save(sess, ckpt_file_path, global_step=1000, write_meta_graph=False)

如果想每两小时保存一次模型,并且只保存最新的4个模型,可以加上使用max_to_keep(默认值为5,如果想每训练一个epoch就保存一次,可以将其设置为None或0,但是没啥用不推荐), keep_checkpoint_every_n_hours参数,如下:

复制代码 代码如下:
tf.train.Saver().save(sess, ckpt_file_path, max_to_keep=4, keep_checkpoint_every_n_hours=2)

同时在tf.train.Saver()类中,如果我们不指定任何信息,则会保存所有的参数信息,我们也可以指定部分想要保存的内容,例如只保存x, y参数(可传入参数list或dict):

tf.train.Saver([x, y]).save(sess, ckpt_file_path)

ps. 在模型训练过程中需要在保存后拿到的变量或参数名属性name不能丢,不然模型还原后不能通过get_tensor_by_name()获取。

模型加载还原

针对上面的模型保存例子,还原模型的过程如下:

import tensorflow as tf

def restore_model_ckpt(ckpt_file_path):
  sess = tf.Session()
  saver = tf.train.import_meta_graph('./ckpt/model.ckpt.meta') # 加载模型结构
  saver.restore(sess, tf.train.latest_checkpoint('./ckpt')) # 只需要指定目录就可以恢复所有变量信息

  # 直接获取保存的变量
  print(sess.run('b:0'))

  # 获取placeholder变量
  input_x = sess.graph.get_tensor_by_name('x:0')
  input_y = sess.graph.get_tensor_by_name('y:0')
  # 获取需要进行计算的operator
  op = sess.graph.get_tensor_by_name('op_to_store:0')

  # 加入新的操作
  add_on_op = tf.multiply(op, 2)

  ret = sess.run(add_on_op, {input_x: 5, input_y: 5})
  print(ret)

首先还原模型结构,然后还原变量(参数)信息,最后我们就可以获得已训练的模型中的各种信息了(保存的变量、placeholder变量、operator等),同时可以对获取的变量添加各种新的操作(见以上代码注释)。
并且,我们也可以加载部分模型,在此基础上加入其它操作,具体可以参考官方文档和demo。

针对ckpt模型文件的保存与还原,stackoverflow上有一个回答解释比较清晰,可以参考。

同时cv-tricks.com上面的TensorFlow模型保存与恢复的教程也非常好,可以参考。

《tensorflow 1.0 学习:模型的保存与恢复(Saver)》有一些Saver使用技巧。

保存单个模型文件(.pb)

我自己运行过Tensorflow的inception-v3的demo,发现运行结束后会生成一个.pb的模型文件,这个文件是作为后续预测或迁移学习使用的,就一个文件,非常炫酷,也十分方便。

这个过程的主要思路是graph_def文件中没有包含网络中的Variable值(通常情况存储了权重),但是却包含了constant值,所以如果我们能把Variable转换为constant(使用graph_util.convert_variables_to_constants()函数),即可达到使用一个文件同时存储网络架构与权重的目标。

ps:这里.pb是模型文件的后缀名,当然我们也可以用其它的后缀(使用.pb与google保持一致 ╮(╯▽╰)╭)

模型保存

同样根据上面的例子,一个简单的demo:

import tensorflow as tf
import os
from tensorflow.python.framework import graph_util

def save_mode_pb(pb_file_path):
  x = tf.placeholder(tf.int32, name='x')
  y = tf.placeholder(tf.int32, name='y')
  b = tf.Variable(1, name='b')
  xy = tf.multiply(x, y)
  # 这里的输出需要加上name属性
  op = tf.add(xy, b, name='op_to_store')

  sess = tf.Session()
  sess.run(tf.global_variables_initializer())

  path = os.path.dirname(os.path.abspath(pb_file_path))
  if os.path.isdir(path) is False:
    os.makedirs(path)

  # convert_variables_to_constants 需要指定output_node_names,list(),可以多个
  constant_graph = graph_util.convert_variables_to_constants(sess, sess.graph_def, ['op_to_store'])
  with tf.gfile.FastGFile(pb_file_path, mode='wb') as f:
    f.write(constant_graph.SerializeToString())

  # test
  feed_dict = {x: 2, y: 3}
  print(sess.run(op, feed_dict))

程序生成并保存一个文件

model.pb 二进制文件,同时保存了模型网络结构和参数(权重)信息

模型加载还原

针对上面的模型保存例子,还原模型的过程如下:

import tensorflow as tf
from tensorflow.python.platform import gfile

def restore_mode_pb(pb_file_path):
  sess = tf.Session()
  with gfile.FastGFile(pb_file_path, 'rb') as f:
    graph_def = tf.GraphDef()
    graph_def.ParseFromString(f.read())
    sess.graph.as_default()
    tf.import_graph_def(graph_def, name='')

  print(sess.run('b:0'))

  input_x = sess.graph.get_tensor_by_name('x:0')
  input_y = sess.graph.get_tensor_by_name('y:0')

  op = sess.graph.get_tensor_by_name('op_to_store:0')

  ret = sess.run(op, {input_x: 5, input_y: 5})
  print(ret)

模型的还原过程与checkpoint差不多一样。

将TensorFlow的网络导出为单个文件》上介绍了TensorFlow保存单个模型文件的方式,大同小异,可以看看。

思考

模型的保存与加载只是TensorFlow中最基础的部分之一,虽然简单但是也必不可少,在实际运用中还需要注意模型何时保存,哪些变量需要保存,如何设计加载实现迁移学习等等问题。

同时TensorFlow的函数和类都在一直变化更新,以后也有可能出现更丰富的模型保存和还原的方法。

选择保存为checkpoint或单个pb文件视业务情况而定,没有特别大的差别。checkpoint保存感觉会更加灵活一些,pb文件更适合线上部署吧(个人看法)。

以上完整代码:github https://github.com/liuyan731/tf_demo

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持脚本之家。

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