Tensorflow模型保存和读取tf.train.Saver

目标:训练网络后想保存训练好的模型,以及在程序中读取以保存的训练好的模型。

首先,保存和恢复都需要实例化一个 tf.train.Saver。

saver = tf.train.Saver()

然后,在训练循环中,定期调用 saver.save() 方法,向文件夹中写入包含了当前模型中所有可训练变量的 checkpoint 文件。

saver.save(sess, save_path, global_step=step)

之后,就可以使用 saver.restore() 方法,重载模型的参数,继续训练或用于测试数据。

saver.restore(sess, save_path)

模型的恢复用的是restore()函数,它需要两个参数restore(sess, save_path),save_path指的是保存的模型路径。我们可以使用tf.train.latest_checkpoint()来自动获取最后一次保存的模型。如:

model_file=tf.train.latest_checkpoint('ckpt/')
saver.restore(sess,model_file)

一次 saver.save() 后可以在文件夹中看到新增的四个文件,

实际上每调用一次保存操作会创建后3个数据文件并创建一个检查点(checkpoint)文件,简单理解就是权重等参数被保存到 .ckpt.data 文件中,以字典的形式;图和元数据被保存到 .ckpt.meta 文件中,可以被 tf.train.import_meta_graph 加载到当前默认的图。

saver.restore()时填的文件名,因为在saver.save的时候,每个checkpoint会保存三个文件,如 my-model-10000.meta, my-model-10000.index, my-model-10000.data-00000-of-00001

import_meta_graph时填的就是meta文件名,我们知道权值都保存在my-model-10000.data-00000-of-00001这个文件中,但是如果在restore方法中填这个文件名,就会报错,应该填的是前缀,这个前缀可以使用tf.train.latest_checkpoint(checkpoint_dir)这个方法获取。

下面代码是简单的保存和读取模型:(不包括加载图数据)

import tensorflow as tf
import numpy as np
import os
 
#用numpy产生数据
x_data = np.linspace(-1,1,300)[:, np.newaxis] #转置
noise = np.random.normal(0,0.05, x_data.shape)
y_data = np.square(x_data)-0.5+noise
 
#输入层
x_ph = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1])
y_ph = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1])
 
#隐藏层
w1 = tf.Variable(tf.random_normal([1,10]))
b1 = tf.Variable(tf.zeros([1,10])+0.1)
wx_plus_b1 = tf.matmul(x_ph, w1) + b1
hidden = tf.nn.relu(wx_plus_b1)
 
#输出层
w2 = tf.Variable(tf.random_normal([10,1]))
b2 = tf.Variable(tf.zeros([1,1])+0.1)
wx_plus_b2 = tf.matmul(hidden, w2) + b2
y = wx_plus_b2
 
#损失
loss = tf.reduce_mean(tf.reduce_sum(tf.square(y_ph-y),reduction_indices=[1]))
train_op = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.1).minimize(loss)
 
#保存模型对象saver
saver = tf.train.Saver()
 
#判断模型保存路径是否存在,不存在就创建
if not os.path.exists('tmp/'):
    os.mkdir('tmp/')
 
#初始化
with tf.Session() as sess:
    if os.path.exists('tmp/checkpoint'):         #判断模型是否存在
        saver.restore(sess, 'tmp/model.ckpt')    #存在就从模型中恢复变量
    else:
        init = tf.global_variables_initializer() #不存在就初始化变量
        sess.run(init)
 
    for i in range(1000):
        _,loss_value = sess.run([train_op,loss], feed_dict={x_ph:x_data, y_ph:y_data})
        if(i%50==0):
            save_path = saver.save(sess, 'tmp/model.ckpt')
            print("迭代次数:%d , 训练损失:%s"%(i, loss_value))

注:

  • saver 的操作必须在 sess 建立后进行。
  • model.ckpt 必须存在给定文件夹中,‘tmp/model.ckpt’ 这里至少要有一层文件夹,否则无法保存。
  • 恢复模型时同保存时一样,是 ‘tmp/model.ckpt’,和那3个文件名都不一样。

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