Tensorflow各种推理格式转换以及代码

Tensorflow 将 ckpt 转成 pb 格式

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使用 tf.train.saver()保存模型时会产生多个文件，会把计算图的结构和图上参数取值分成了不同的文件存储。这种方法是在TensorFlow中是最常用的保存方式。例如：下面的代码运行后，会在save目录下保存了四个文件:

import tensorflow as tf

v1 = tf.Variable(tf.random_normal([1, 2]), name="v1")
v2 = tf.Variable(tf.random_normal([2, 3]), name="v2")
init_op = tf.global_variables_initializer() 
saver = tf.train.Saver() 
with tf.Session() as sess:
    sess.run(init_op)
    saver_path = saver.save(sess, "save/model.ckpt")

tensorflow 训练模型过程中保存的4个文件。

checkpoint  model.ckpt.data-00000-of-00001  model.ckpt.index  model.ckpt.meta

其中，checkpoint 是检查点文件，文件保存了一个目录下所有的模型文件列表;
model.ckpt.meta 是压缩后的protobuf格式文件，用来保存图结构
ckpt.data 保存模型中每个变量（weights, biases, placeholders, gradients, hyper-parameters etc）的取值
ckpt.index 保存了模型计算图k-v字典，k为序列化的tensor名，v为其在data文件的地址

加载和使用这些保存的模型也很容易， 你可以在TensorFlow官方教程中找到很多相关的教程。

很多时候，我们需要将TensorFlow的模型导出为单个文件（同时包含模型结构的定义与权重），方便推理和部署（如在Android中部署网络）。利用tf.train.write_graph()默认情况下只导出了网络的定义（没有权重），而利用tf.train.Saver().save()导出的文件graph_def与权重是分离的，因此需要采用别的方法。

其实， 还有另一种称为 pb 的模型格式，pb 指的是 Protocol Buffers，它是跨语言，跨平台的序列化协议，用于不同应用或进程之间的通信。 PB 广泛用于模型部署，例如快速推断工具TensorRT。尽管 pb 格式模型似乎很重要，但 tensorflow 官网缺少如何保存、加载和推断pb格式模型的系列教程。

Frozen Graph

Frozen Graph 将 tensorflow 导出的模型的权重都 freeze 住，使得其都变为常量,并且模型参数和网络结构保存在同一个文件中。这里有两种方式来 freeze 计算图：

方法一： 将计算图和模型参数绑定

第一种方法需要手动完成序列化: TensoFlow为我们提供了convert_variables_to_constants()方法，该方法可以固化模型结构，将计算图中的变量取值以常量的形式保存，而且保存的模型可以移植到Android平台。将 ckpt 转换成 pb 格式的文件的过程可简述如下：

• 通过传入 ckpt 模型的路径得到模型的图和变量数据
• 通过 import_meta_graph 导入模型中的图
• 通过 saver.restore 从模型中恢复图中各个变量的数据
• 通过 graph_util.convert_variables_to_constants 将模型持久化
• 保存冻结的计算图和模型参数

def freeze_graph(input_checkpoint,output_graph):
    '''
    :param input_checkpoint:
    :param output_graph: PB模型保存路径
    :return:
    '''
    # 指定输出的节点名称,该节点名称必须是原模型中存在的节点
    output_node_names = "InceptionV3/Logits/SpatialSqueeze"
    saver = tf.train.import_meta_graph(input_checkpoint + '.meta', clear_devices=True)
    graph = tf.get_default_graph() # 获得默认的图
    input_graph_def = graph.as_graph_def()  # 返回一个序列化的图代表当前的图
 
    with tf.Session() as sess:
        saver.restore(sess, input_checkpoint) #恢复图并得到数据
        output_graph_def = graph_util.convert_variables_to_constants(  # 模型持久化，将变量值固定
            sess=sess,
            input_graph_def=input_graph_def,# 等于:sess.graph_def
            output_node_names=output_node_names.split(","))# 如果有多个输出节点，以逗号隔开
 
        with tf.gfile.GFile(output_graph, "wb") as f: #保存模型
            f.write(output_graph_def.SerializeToString()) #序列化输出
        print("%d ops in the final graph." % len(output_graph_def.node)) #得到当前图有几个操作节点

1、函数freeze_graph中，最重要的就是要确定“指定输出的节点名称”，这个节点名称必须是原模型中存在的节点，对于freeze操作，我们需要定义输出结点的名字。因为网络其实是比较复杂的，定义了输出结点的名字，那么freeze的时候就只把输出该结点所需要的子图都固化下来，其他无关的就舍弃掉。因为我们freeze模型的目的是接下来做预测。所以，output_node_names一般是网络模型最后一层输出的节点名称，或者说就是我们预测的目标。

2、在保存的时候，通过convert_variables_to_constants函数来指定需要固化的节点名称，对于鄙人的代码，需要固化的节点只有一个：output_node_names。注意节点名称与张量的名称的区别，例如：“input:0”是张量的名称，而"input"表示的是节点的名称。

3、源码中通过graph = tf.get_default_graph()获得默认的图，这个图就是由saver = tf.train.import_meta_graph(input_checkpoint + ‘.meta’, clear_devices=True)恢复的图，因此必须先执行tf.train.import_meta_graph，再执行tf.get_default_graph() 。

调用方法很简单，输入ckpt模型路径，输出pb模型的路径即可：

# 输入ckpt模型路径
input_checkpoint='models/model.ckpt-10000'
# 输出pb模型的路径
out_pb_path="models/pb/frozen_model.pb"
# 调用freeze_graph将ckpt转为pb
freeze_graph(input_checkpoint,out_pb_path)

方法二: 使用 tensorflow 自带的 freeze_graph 方法

第二种方法是使用 tensorflow 自带的 freeze_graph 函数，是对第一种方法的更高水平的封装。

freeze_graph(input_graph=FLAGS.prototxt_file,
                        input_saver='',
                        input_binary=False,
                        input_checkpoint=FLAGS.ckpt_file,
                        output_node_names=output_node_names, # need to modify across different network
                        restore_op_name='save/restore_all',
                        filename_tensor_name='save/Const:0',
                        output_graph=FLAGS.output_pb_file,
                        clear_devices=True,
                        initializer_nodes='',
                        variable_names_blacklist='')

• input_graph：（必选）模型文件，可以是二进制的pb文件或meta文件，用input_binary来指定区分（见下面说明）
• input_saver：（可选）Saver解析器。保存模型和权限时，Saver也可以自身序列化保存，以便在加载时应用合适的版本。主要用于版本不兼容时使用。可以为空，为空时用当前版本的Saver。
• input_binary：（可选）配合input_graph用，为true时，input_graph为二进制文件时，为false时，input_graph为可读文件。默认False
• input_checkpoint：（必选）模型参数数据文件。训练时，给Saver用于保存权重、偏置等变量值。这时用于模型恢复变量值。
• output_node_names：（必选）输出节点的名字，有多个时用逗号分开。用于指定输出节点，将没有在输出线上的其它节点剔除。
• restore_op_name：（可选）从模型恢复节点的名字。默认：save/restore_all
• filename_tensor_name：（可选）已弃用。默认：save/Const:0
• output_graph：（必选）用来保存整合后的模型输出文件。
• clear_devices：（可选），默认True。指定是否清除训练时节点指定的运算设备（如cpu、gpu、tpu。cpu是默认）
• initializer_nodes：（可选）默认空。权限加载后，可通过此参数来指定需要初始化的节点，用逗号分隔多个节点名字。
• variable_names_blacklist：（可先）默认空。变量黑名单，用于指定不用恢复值的变量，用逗号分隔多个变量名字。

下面是使用 freeze_graph 方法导出 tensorflow 模型的主要脚本， 完整代码见 export_model_graph.py

with tf.Graph().as_default() as graph:
    dataset = dataset_factory.get_dataset(FLAGS.dataset_name, 'train',
                                        FLAGS.dataset_dir)
    network_fn = nets_factory.get_network_fn(
        FLAGS.model_name,
        num_classes=(dataset.num_classes - FLAGS.labels_offset),
        is_training=FLAGS.is_training)
    image_size = FLAGS.image_size or network_fn.default_image_size
    num_channels = 1 if FLAGS.use_grayscale else 3

    input_shape = [FLAGS.batch_size, image_size, image_size, num_channels]
    placeholder = tf.placeholder(name='input', dtype=tf.float32,
                                shape=input_shape)
    network_fn(placeholder)

    graph_def = graph.as_graph_def()
    if FLAGS.write_text_graphdef:
        tf.io.write_graph(
            graph_def,
            os.path.dirname(FLAGS.output_prototxt_file),
            os.path.basename(FLAGS.output_prototxt_file),
            as_text=True)
    else:
        with gfile.GFile(FLAGS.output_prototxt_file, 'wb') as f:
            f.write(graph_def.SerializeToString())

freeze_graph.freeze_graph(input_graph=FLAGS.output_prototxt_file,
                        input_saver='',
                        input_binary=False,
                        input_checkpoint=FLAGS.ckpt_file,
                        output_node_names=output_node_names[FLAGS.model_name], # need to modify across different network
                        restore_op_name='save/restore_all',
                        filename_tensor_name='save/Const:0',
                        output_graph=FLAGS.output_pb_file,
                        clear_devices=True,
                        initializer_nodes='',
                        variable_names_blacklist='')

How to use the frozen model

将计算图模型成功 freeze 之后， 下一步就是如何加载和使用保存的 pb 文件（模型是以ProtoBuf的形式保存）。

• Import a graph_def ProtoBuf first
• Load this graph_def into an actual Graph

import tensorflow as tf

def load_graph(frozen_graph_filename):
    # We load the protobuf file from the disk and parse it to retrieve the 
    # unserialized graph_def
    with tf.gfile.GFile(frozen_graph_filename, "rb") as f:
        graph_def = tf.GraphDef()
        graph_def.ParseFromString(f.read())

    # Then, we import the graph_def into a new Graph and returns it 
    with tf.Graph().as_default() as graph:
        # The name var will prefix every op/nodes in your graph
        # Since we load everything in a new graph, this is not needed
        tf.import_graph_def(graph_def, name="prefix")
    return graph

Replace Input Node

当我们使用 pb 文件进行推理时， 如果 graph 中的 输入节点和实际的节点名称不一致，也可以对输入节点进行修改。

original_model_path="original_model.pb"
original_input_name="input_node"
new_input_name="input"
new_input_shape=[1,224,224,3],
output_graph_path="new_model.pb"
# create a tf graph
with tf.gfile.GFile(original_model_path, "rb") as f:
    graph_def = tf.GraphDef()
    graph_def.ParseFromString(f.read())

# Find out input/output node names
print(['name: '+ n.name + ', op: ' + n.op for n in graph_def.node])
# replace original input node with new placeholder node
new_input_node = tf.placeholder(tf.float32,
                                shape=new_input_shape,
                                name=new_input_name)

# load graph def with input mapped to new node
graph = tf.import_graph_def(graph_def,
                            input_map={original_input_name: new_input_node},
                            name='' # scope prefix added to each op)

with tf.Session(graph=imported_graph) as sess:
    input_graph_def = tf.get_default_graph().as_graph_def()
    output_graph_def = graph_util.convert_variables_to_constants(sess, input_graph_def, output_node_names=['labels_softmax'])
    tf.train.write_graph(output_graph_def, './', output_graph_path, False)

Optimize the Graph

在进行推理时， 原来保存的计算图里面有很多计算节点应该是不需要的，因此可以通过剪枝对模型进行优化，可以减少额外的计算优化性能。

• Removing training-only operations like checkpoint saving.
• Stripping out parts of the graph that are never reached.
• Removing debug operations like CheckNumerics.
• Folding batch normalization ops into the pre-calculated weights.
• Fusing common operations into unified versions.

This script takes either a frozen binary GraphDef file (where the weight variables have been converted into constants by the freeze_graph script), or a text GraphDef proto file (the weight variables are stored in a separate checkpoint file), and outputs a new GraphDef with the optimizations applied. If the input graph is a text graph file, make sure to include the node that restores the variable weights in output_names. That node is usually named “restore_all”.

# optimize graph definitions
from tensorflow.tools.graph_transforms import TransformGraph
 
def optimize_graph(original_graph_def,
                   input_node_names=['placeholder'],
                   output_node_names=['outputs'],
                   remove_node_names=['Identity']):
    remove_op_names = ','.join(['op=%s' % node for node in remove_node_names])
    return TransformGraph(original_graph_def,
                          inputs=input_node_names,
                          outputs=output_node_names,
                          transforms = ['remove_nodes(%s)' % remove_op_names,
                                        'merge_duplicate_nodes', 
                                        'strip_unused_nodes',
                                        'fold_constants(ignore_errors=true)',
                                        'fold_batch_norms',
                                        'quantize_weights'])

def export_from_frozen_graph(frozen_graph_filename,
                             input_node_names=['placeholder'],
                             output_node_names=['output'], 
                             output_filename='frozen_graph.pb',
                             optimize=True):
    tf.reset_default_graph()
    graph_def = tf.GraphDef()
 
    with tf.gfile.GFile(frozen_graph_filename, "rb") as f:
        graph_def.ParseFromString(f.read())
        print("%d ops in original graph." % len(graph_def.node))
 
        if optimize:
            graph_def = optimize_graph(graph_def,
                                     input_node_names,
                                     output_node_names)
            print("%d ops in optimized graph." % len(graph_def.node))
 
         # Serialize and write to file
        if output_filename:
            with tf.gfile.GFile(output_filename, "wb") as f:
                f.write(graph_def.SerializeToString())
 
    return graph_def