tensorflow: 保存和加载模型, 参数；以及使用预训练参数方法

1. 保存与加载模型参数

import tensorflow as tf

tensorflow的保存和加载是通过tf.train.Saver类实现的, 她的构造函数是

def __init__(self,
               var_list=None,
               reshape=False,
               sharded=False,
               max_to_keep=5,
               keep_checkpoint_every_n_hours=10000.0,
               name=None,
               restore_sequentially=False,
               saver_def=None,
               builder=None,
               defer_build=False,
               allow_empty=False,
               write_version=saver_pb2.SaverDef.V2,
               pad_step_number=False,
               save_relative_paths=False):

其中

• var_list: 要保存/恢复的变量列表，or dict of names to variables. 如果为空，则默认所有的变量
• reshape: 当shape不一样时是否允许恢复参数
• sharded: if True, instructs the saver to shard checkpoints per device.
• max_to_keep: 最多保存的checkpoints. Defaults to 5. checkpoints的区分在save时传递的global_step参数，用来表示第几次迭代。
• keep_checkpoint_every_n_hours: How often to keep checkpoints. 每几个hour保留一个checkpoint
• .....

保存：saver.save(session, saved_path, global_step=None)

恢复：saver.restore(session, saved_path) 保存的文件有四种：

1. checkpoint，保存最近保存的模型的文件名，因此我们能够知道最近的模型名，可以通过调用tf.train.latest_checkpoint(dir)获知
2. .meta 图的结构，变量等信息
3. .data 参数值
4. .index 索引文件

使用示例：

tf.reset_default_graph()
v1=tf.get_variable('v1', shape=[6], dtype=tf.float32, initializer=tf.truncated_normal_initializer())
v2=tf.get_variable('v2', shape=[6], dtype=tf.float32, initializer=tf.random_normal_initializer())

saver=tf.train.Saver()

with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    print('v1', sess.run(v1))
    print('v2', sess.run(v2))
    saver.save(sess, 'save/model')

v1 [ 1.88005733 -0.99327284 -1.19482517 -0.46593472 -0.1329312  -1.63472843]
v2 [-1.03660548 -1.61874151 -1.5886656   0.45553902 -1.24812245 -0.90952981]

tf.reset_default_graph()
v1=tf.get_variable('v1', shape=[6], dtype=tf.float32, initializer=tf.truncated_normal_initializer())
v2=tf.get_variable('v2', shape=[6], dtype=tf.float32, initializer=tf.random_normal_initializer())

saver=tf.train.Saver()

with tf.Session() as sess:
    saver.restore(sess, tf.train.latest_checkpoint('save/'))
    print('v1', sess.run(v1))
    print('v2', sess.run(v2))
    

INFO:tensorflow:Restoring parameters from save/model


INFO:tensorflow:Restoring parameters from save/model


v1 [ 1.88005733 -0.99327284 -1.19482517 -0.46593472 -0.1329312  -1.63472843]
v2 [-1.03660548 -1.61874151 -1.5886656   0.45553902 -1.24812245 -0.90952981]

至此，我们可以简单使用。但是当我们需要加载模型的时候呢，可以使用tf.train.import_meta_graph(), tensor获取通过tf.get_default_graph().get_tensor_by_name('') （不过一般我们都会有原来图的代码，所以一般不会用到。）

tf.reset_default_graph()
tf.train.import_meta_graph('save/model.meta')
saver=tf.train.Saver()
with tf.Session() as sess:
    saver.restore(sess, 'save/model')
    print(sess.run(tf.get_default_graph().get_tensor_by_name("v1:0")))

INFO:tensorflow:Restoring parameters from save/model
[ 1.88005733 -0.99327284 -1.19482517 -0.46593472 -0.1329312  -1.63472843]

介绍完基本使用，接下来如果我们的模型只有一部分是要加载参数时

tf.reset_default_graph()
v1=tf.get_variable('v1', shape=[6], dtype=tf.float32, initializer=tf.truncated_normal_initializer())
v2=tf.get_variable('v2', shape=[6], dtype=tf.float32, initializer=tf.random_normal_initializer())
v2=tf.get_variable('v3', shape=[6], dtype=tf.float32, initializer=tf.random_normal_initializer())

saver=tf.train.Saver()

with tf.Session() as sess:
    saver.restore(sess, tf.train.latest_checkpoint('save/'))
    print('v1', sess.run(v1))
    print('v2', sess.run(v2))

这个时候会报NotFoundError (see above for traceback): Key v3 not found in checkpoint 解决办法就是saver初始化要加上要保存的参数列表：

tf.reset_default_graph()
v1=tf.get_variable('v1', shape=[6], dtype=tf.float32, initializer=tf.truncated_normal_initializer())
v2=tf.get_variable('v2', shape=[6], dtype=tf.float32, initializer=tf.random_normal_initializer())
v2=tf.get_variable('v3', shape=[6], dtype=tf.float32, initializer=tf.random_normal_initializer())

saver=tf.train.Saver([v1, v2])

with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    print('v1', sess.run(v1))
    print('v2', sess.run(v2))
    saver.save(sess, 'save/model')
    saver.restore(sess, tf.train.latest_checkpoint('save/'))
    print('v1', sess.run(v1))
    print('v2', sess.run(v2))

v1 [ 0.39415926  0.24765804  1.26394165  0.62132704  1.0527215   1.55297732]
v2 [ 0.56525308  1.07240736 -0.15881526 -1.1062392  -0.76180184  1.05873036]
INFO:tensorflow:Restoring parameters from save/model
v1 [ 0.39415926  0.24765804  1.26394165  0.62132704  1.0527215   1.55297732]
v2 [ 0.56525308  1.07240736 -0.15881526 -1.1062392  -0.76180184  1.05873036]

现在，当我们想要预训练的时候，就可以将预训练的相关参数放在列表中，然后保存。

my github: https://github.com/xiaoqinzhe/blog/tree/master/tensorflow/save_load_model