TensorFlow 到底有几种模型格式?

用过 TensorFlow 时间较长的同学可能都发现了 TensorFlow 支持多种模型格式,但这些格式都有什么区别?怎样互相转换?今天我们来一一探索。

1. CheckPoint(*.ckpt)

在训练 TensorFlow 模型时,每迭代若干轮需要保存一次权值到磁盘,称为“checkpoint”,如下图所示:

这种格式文件是由 tf.train.Saver() 对象调用 saver.save() 生成的,只包含若干 Variables 对象序列化后的数据,不包含图结构,所以只给 checkpoint 模型不提供代码是无法重新构建计算图的。

载入 checkpoint 时,调用 saver.restore(session, checkpoint_path)。

2. GraphDef(*.pb)

这种格式文件包含 protobuf 对象序列化后的数据,包含了计算图,可以从中得到所有运算符(operators)的细节,也包含张量(tensors)和 Variables 定义,但不包含 Variable 的值,因此只能从中恢复计算图,但一些训练的权值仍需要从 checkpoint 中恢复。下面代码实现了利用 *.pb 文件构建计算图:

TensorFlow 一些例程中用到 *.pb 文件作为预训练模型,这和上面 GraphDef 格式稍有不同,属于冻结(Frozen)后的 GraphDef 文件,简称 FrozenGraphDef 格式。这种文件格式不包含 Variables 节点。将 GraphDef 中所有 Variable 节点转换为常量(其值从 checkpoint 获取),就变为 FrozenGraphDef 格式。代码可以参考 tensorflow/python/tools/freeze_graph.py

*.pb 为二进制文件,实际上 protobuf 也支持文本格式(*.pbtxt),但包含权值时文本格式会占用大量磁盘空间,一般不用。

3. SavedModel

在使用 TensorFlow Serving 时,会用到这种格式的模型。该格式为 GraphDef 和 CheckPoint 的结合体,另外还有标记模型输入和输出参数的 SignatureDef。从 SavedModel 中可以提取 GraphDef 和 CheckPoint 对象。

SavedModel 目录结构如下:

其中 saved_model.pb(或 saved_model.pbtxt)包含使用 MetaGraphDef protobuf 对象定义的计算图;assets 包含附加文件;variables 目录包含 tf.train.Saver() 对象调用 save() API 生成的文件。

以下代码实现了保存 SavedModel:

载入 SavedModel:

更多细节可以参考 tensorflow/python/saved_model/README.md。

4. 小结

本文总结了 TensorFlow 常见模型格式和载入、保存方法。部署在线服务(Serving)时官方推荐使用 SavedModel 格式,而部署到手机等移动端的模型一般使用 FrozenGraphDef 格式(最近推出的 TensorFlow Lite 也有专门的轻量级模型格式 *.lite,和 FrozenGraphDef 十分类似)。这些格式之间关系密切,可以使用 TensorFlow 提供的 API 来互相转换。

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  • 原文链接:http://kuaibao.qq.com/s/20171210G0OKYP00?refer=cp_1026

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