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。
旧版保存单个模型文件的方式，大同小异，可以看看。
- .ckpt文件是旧版本的输出
saver.save(sess)，相当于你的.ckpt-data（见下文） - “checkpoint”文件仅用于告知某些TF函数，这是最新的检查点文件。
新版保存为：
-
- .ckpt.meta
- .ckpt.index
- .ckpt.data
.ckpt-meta包含元图，即计算图的结构，没有变量的值（基本上你可以在tensorboard / graph中看到）。.ckpt-data包含所有变量的值，没有结构。要在python中恢复模型，您通常会使用元数据和数据文件（但您也可以使用该.pb文件）：saver = tf.train.import_meta_graph(path_to_ckpt_meta) saver.restore(sess, path_to_ckpt_data)- 我不确切地知道
.ckpt-index，我想这是内部需要的某种索引来正确映射前两个文件。无论如何，它通常不是必需的，你可以只用.ckpt-meta和恢复一个模型.ckpt-data。 - 该
.pb文件可以保存您的整个图表（元+数据）。要在c ++中加载和使用（但不训练）图形，您通常会使用它来创建freeze_graph，它会.pb从元数据和数据创建文件。要小心，（至少在以前的TF版本和某些人中）py提供的功能freeze_graph不能正常工作，所以你必须使用脚本版本。Tensorflow还提供了一种tf.train.Saver.to_proto()方法，但我不知道它究竟是做什么的。
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：
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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))
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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）
- checkpoint 文本文件，记录了模型文件的路径信息列表
- model.ckpt.data-00000-of-00001 网络权重信息
- 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
- 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：
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tf.train.Saver().save(sess, ckpt_file_path, global_step
=
1000
)
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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：
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：
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）：
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tf.train.Saver([x, y]).save(sess, ckpt_file_path)
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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：
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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)
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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。https://stackoverflow.com/questions/33759623/tensorflow-how-to-save-restore-a-model
《tensorflow 1.0 学习：模型的保存与恢复(Saver)》有一些Saver使用技巧。https://www.jb51.net/article/138781.html
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：
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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))
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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：
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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)
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模型的还原过程与checkpoint差不多一样。
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