在Tensorflow中,有两种保存模型的方法:一种是Checkpoint,另一种是Protobuf,也就是PB格式;

一. Checkpoint方法:

   1.保存时使用方法:

tf.train.Saver()

  生成四个文件:

       checkpoint                 检查点文件

  model.ckpt.data-xxx 参数值

   model.ckpt.index   各个参数

   model.ckpt.meta   图的结构

   2.恢复时使用方法:

     saver.restore() :模型文件依赖Tensorflow,只能在其框架下使用,恢复模型之前需要定义下网络结构

saver=tf.train.import_meta_graph('./ckpt/mode..ckpt.meta')  :直接加载网络结构,不需要重新定义网络

二. PB方法:

  1. 保存模型为PB文件(谷歌推荐),具有语言独立性,可独立运行,序列化的格式,任何语言可解析它,允许其他语言和框架读取,训练和迁移;模型变量是固定的,模型大小会大大减少,适合在手机端运行;

  2. 实现创建模型与使用模型的解耦,使得前向推导Inference代码统一;

  3. PB文件表示MetaGraph的protocol buffer格式的文件;

  4. GraphDef 不保存任何Variable信息,不能从graph_def 来构建图并恢复训练. 

一般情况下,PB可直接生成;

当然也可以从checkpoint文件中生成,代码如下:

 output_graph = os.path.join('./checkpoint/','frozen_graph.pb')
input_checkpoint = os.path.join('./checkpoint/','model.ckpt-xxxxx')  #[xxxxxx为训练生成的step号]
saver = tf.train.import_meta_graph(input_checkpoint+'.meta',clear_devices=True)
graph = tf.get_default_graph()
input_graph_def = graph.as_graph_def for op in graph.get_operations():
print("checkpoint2pb",op.name,op.values()) variable_names = [v.name for v in tf.trainable_variables()]
pirnt("trainalbe_variables:",variable_names) output_node_name=['fc2/add'] #fc2/add 上面的列表里需要存在该操作 with tf.Session() as sess:
saver.restore(sess,input_checkpoint) output_graph_def = graph_util.convert_variables_to_constants(sess=sess,
input_graph_def = input_graph_def,
output_node_names = output_node_name) with tf.gfile.GFile(output_graph,"wb") as f:
f.write(output_graph_def.SerializeToString())

   

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