保存和恢复Tensorflow模型--简明全面教程

转自：一个快速完整的教程，以保存和恢复Tensorflow模型。

在本教程中，我将会解释：

1. TensorFlow模型是什么样的？
2. 如何保存TensorFlow模型？
3. 如何恢复预测/转移学习的TensorFlow模型？
4. 如何使用导入的预先训练的模型进行微调和修改?

这个教程假设你已经对神经网络有了一定的了解。如果不了解的话请查阅相关资料。

1. 什么是TensorFlow模型？

训练了一个神经网络之后，我们希望保存它以便将来使用。那么什么是TensorFlow模型?Tensorflow模型主要包含我们所培训的网络参数的网络设计或图形和值。因此，Tensorflow模型有两个主要的文件:

a) Meta graph：

     这是一个协议缓冲区，它保存了完整的Tensorflow图形;

     即所有变量、操作、集合等。该文件以.meta作为扩展名。

b) Checkpoint file：

    这是一个二进制文件，它包含了所有的权重、偏差、梯度和其他所有变量的值。这个文件有一个扩展名.ckpt。然而，Tensorflow从0.11版本中改变了这一点。现在，我们有两个文件，而不是单个.ckpt文件:

mymodel.data -00000-of -00001
mymodel.index

.data文件是包含我们训练变量的文件，我们待会将会使用它。

与此同时，Tensorflow也有一个名为checkpoint的文件，它只保存的最新保存的checkpoint文件的记录。

因此，为了总结，对于大于0.10的版本，Tensorflow模型如下:

在0.11之前的Tensorflow模型仅包含三个文件:

inception_v1.meta
inception_v1.ckpt
checkpoint

（2）另一个按照文件分类说明，运行后,保存模型保存,得到三个文件,分别为.data,.meta,.index：

meta file: 保存了graph结构,包括 GraphDef, SaverDef等,当存在meta file,我们可以不在文件中定义模型,也可以运行,而如果没有meta file,我们需要定义好模型,再加载data file,得到变量值.

index file: 为一个 string-string table，其中table的key值为tensor名,value为BundleEntryProto, BundleEntryProto.

data file: 保存了模型的所有变量的值。

现在我们已经知道了Tensorflow模型的样子，接下来我们来看看TensorFlow是如何保存模型的。

2. 保存TensorFlow模型

比方说，你正在训练一个卷积神经网络来进行图像分类。作为一种标准的练习，你要时刻关注损失和准确率。一旦看到网络已经收敛，我们可以暂停模型的训练。在完成培训之后，我们希望将所有的变量和网络结构保存到一个文件中，以便将来使用。因此，在Tensorflow中，我们希望保存所有参数的图和值，我们将创建一个tf.train.Saver()类的实例。

saver = tf.train.Saver()

请记住，Tensorflow变量仅在会话中存在。因此，您必须在一个会话中保存模型，调用您刚刚创建的save方法。

saver.save(sess, 'my-test-model')

这里，sess是会话对象，而'my-test-model'是保存的模型的名称。让我们来看一个完整的例子:

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()
sess = tf.Session()
sess.run(tf.global_variables_initializer())
saver.save(sess, 'my_test_model')

# This will save following files in Tensorflow v >= 0.11
# my_test_model.data-00000-of-00001
# my_test_model.index
# my_test_model.meta
# checkpoint

如果我们在1000次迭代之后保存模型，我们将通过通过global_step来调用save:

saver.save(sess, 'my_test_model',global_step=1000)

这将会将'-1000'追加到模型名称，并创建以下文件:

my_test_model -1000.index
my_test_model -1000.meta
my_test_model -1000.data -00000-of -00001
checkpoint

比方说，在训练时，我们在每次1000次迭代后都保存模型，所以.meta文件是第一次创建的(在第1000次迭代中)，我们不需要每次都重新创建.meta文件(我们在2000，3000次没有保存.meta文件)。我们仅为进一步的迭代保存模型，因为图不会改变。因此，当我们不想保存meta-graph时，我们用这个:

saver.save(sess, 'my-model', global_step=step,write_meta_graph=False)

如果你希望仅保留4个最新的模型，并且希望在训练过程中每两个小时后保存一个模型，那么你可以使用max_to_keep和keep_checkpoint_every_n_hours这样做。

#saves a model every 2 hours and maximum 4 latest models are saved.
saver = tf.train.Saver(max_to_keep= 4, keep_checkpoint_every_n_hours= 2)

注意，如果我们在tf.train.Saver()中没有指定任何东西，它将保存所有的变量。如果，我们不想保存所有的变量，而只是一些变量。我们可以指定要保存的变量/集合。在创建tf.train。保护程序实例，我们将它传递给我们想要保存的变量的列表或字典。让我们来看一个例子:

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, 'my_test_model',global_step= 1000)

这可以用于在需要时保存特定的Tensorflow图。

3. 导入训练好的模型

如果你想用别人预先训练好的模型来进行微调，你需要做以下两件事:

a)创建网络

你可以通过编写python代码创建网络，以手工创建每一层，并将其作为原始模型。但是，如果你考虑一下，我们已经在.meta文件中保存了这个网络，我们可以使用tf.train.import()函数来重新创建这个网络：

saver = tf.train.import_meta_graph('my_test_model-1000.meta')

记住，import_meta_graph将在.meta文件中定义的网络附加到当前图。因此，这将为你创建图形/网络，但是我们仍然需要加载我们在这张图上训练过的参数的值。

b)载入参数

我们可以通过调用这个保护程序的实例来恢复网络的参数，它是tf.train.Saver()类的一个实例。

with tf.Session() as sess:
new_saver = tf.train.import_meta_graph( 'my_test_model-1000.meta')
new_saver.restore(sess, tf.train.latest_checkpoint( './'))

在此之后，像w1和w2这样的张量的值已经恢复并且可以被访问:

with tf.Session() as sess:
saver = tf.train.import_meta_graph( 'my-model-1000.meta')
saver.restore(sess,tf.train.latest_checkpoint( './'))
print(sess.run( 'w1:0'))
##Model has been restored. Above statement will print the saved value of w1

因此，现在你已经了解了如何为Tensorflow模型保存和导入工作。在下一节中，我描述了上面的实际使用，以加载任何预先训练过的模型。

4.使用导入的模型

现在你已经了解了如何保存和恢复Tensorflow模型，让我们开发一个实用的例子来恢复任何预先训练的模型，并使用它进行预测、微调或进一步训练。当您使用Tensorflow时，你将定义一个图，该图是feed examples(训练数据)和一些超参数(如学习速率、迭代次数等)，它是一个标准的过程，我们可以使用占位符来存放所有的训练数据和超参数。接下来，让我们使用占位符构建一个小网络并保存它。注意，当网络被保存时，占位符的值不会被保存。

import tensorflow as tf

#Prepare to feed input, i.e. feed_dict and placeholders
w1 = tf.placeholder( "float", name= "w1")
w2 = tf.placeholder( "float", name= "w2")
b1= tf.Variable( 2.0,name= "bias")
feed_dict ={w1: 4,w2: 8}

#Define a test operation that we will restore
w3 = tf.add(w1,w2)
w4 = tf.multiply(w3,b1,name= "op_to_restore")
sess = tf.Session()
sess.run(tf.global_variables_initializer())

#Create a saver object which will save all the variables
saver = tf.train.Saver()

#Run the operation by feeding input
print sess.run(w4,feed_dict)
#Prints 24 which is sum of (w1+w2)*b1

#Now, save the graph
saver.save(sess, 'my_test_model',global_step= 1000)

现在，当我们想要恢复它时，我们不仅要恢复图和权重，还要准备一个新的feed_dict，它将把新的训练数据输入到网络中。我们可以通过graph.get_tensor_by_name()方法来引用这些保存的操作和占位符变量。

#How to access saved variable/Tensor/placeholders
w1 = graph.get_tensor_by_name( "w1:0")

## How to access saved operation
op_to_restore = graph.get_tensor_by_name( "op_to_restore:0")

如果我们只是想用不同的数据运行相同的网络，您可以简单地通过feed_dict将新数据传递给网络。

import tensorflow as tf

sess=tf.Session()
#First let's load meta graph and restore weights
saver = tf.train.import_meta_graph( 'my_test_model-1000.meta')
saver.restore(sess,tf.train.latest_checkpoint( './'))


# Now, let's access and create placeholders variables and
# create feed-dict to feed new data

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}

#Now, access the op that you want to run.
op_to_restore = graph.get_tensor_by_name( "op_to_restore:0")

print sess.run(op_to_restore,feed_dict)
#This will print 60 which is calculated
#using new values of w1 and w2 and saved value of b1.

如果你希望通过添加更多的层数并对其进行训练，从而向图中添加更多的操作，可以这样做

import tensorflow as tf

sess=tf.Session()
#First let's load meta graph and restore weights
saver = tf.train.import_meta_graph( 'my_test_model-1000.meta')
saver.restore(sess,tf.train.latest_checkpoint( './'))


# Now, let's access and create placeholders variables and
# create feed-dict to feed new data

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}

#Now, access the op that you want to run.
op_to_restore = graph.get_tensor_by_name( "op_to_restore:0")

#Add more to the current graph
add_on_op = tf.multiply(op_to_restore, 2)

print sess.run(add_on_op,feed_dict)
#This will print 120.

但是，你是否可以在之前图的结构上构建新的网络?当然，您可以通过graph.get_tensor_by_name()方法访问适当的操作，并在此基础上构建图。这是一个真实的例子。在这里，我们使用元图加载一个vgg预训练的网络，并在最后一层中将输出的数量更改为2，以便对新数据进行微调。

......
......
saver = tf.train.import_meta_graph( 'vgg.meta')
# Access the graph
graph = tf.get_default_graph()
## Prepare the feed_dict for feeding data for fine-tuning

#Access the appropriate output for fine-tuning
fc7= graph.get_tensor_by_name( 'fc7:0')

#use this if you only want to change gradients of the last layer
fc7 = tf.stop_gradient(fc7) # It's an identity function返回一个和input相等的tensor
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)

# Now, you run this with fine-tuning data in sess.run()

希望这能让你清楚地了解如何保存和恢复Tensorflow模型。

还可以参考：

1.TensorFlow模型文件保存和读取

P：简介明了