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python中TensorFlow神经网络模型的保存和读取方法是什么

发表于：2024-11-11 作者：千家信息网编辑

千家信息网最后更新 2024年11月11日，本篇内容主要讲解"python中TensorFlow神经网络模型的保存和读取方法是什么"，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习"python中Tens

千家信息网最后更新 2024年11月11日python中TensorFlow神经网络模型的保存和读取方法是什么

本篇内容主要讲解"python中TensorFlow神经网络模型的保存和读取方法是什么"，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习"python中TensorFlow神经网络模型的保存和读取方法是什么"吧!

TensorFlow提供了一个非常简单的API，即tf.train.Saver类来保存和还原一个神经网络模型。

下面代码给出了保存TensorFlow模型的方法：

import tensorflow as tf# 声明两个变量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() # 初始化全部变量saver = tf.train.Saver(write_version=tf.train.SaverDef.V1) # 声明tf.train.Saver类用于保存模型with tf.Session() as sess:    sess.run(init_op)    print("v1:", sess.run(v1)) # 打印v1、v2的值一会读取之后对比    print("v2:", sess.run(v2))    saver_path = saver.save(sess, "save/model.ckpt")  # 将模型保存到save/model.ckpt文件    print("Model saved in file:", saver_path)

注：Saver方法已经发生了更改，现在是V2版本，tf.train.Saver(write_version=tf.train.SaverDef.V1)括号里加入该参数可继续使用V1，但会报warning，可忽略。若使用saver = tf.train.Saver()则默认使用当前的版本（V2），保存后在save这个文件夹中会出现4个文件，比V1版多出model.ckpt.data-00000-of-00001这个文件，这点感谢评论里那位朋友指出。至于这个文件的含义到目前我仍不是很清楚，也没查到具体资料，TensorFlow15年底开源到现在很多类啊函数都一直发生着变动，或被更新或被弃用，可能一些代码在当时是没问题的，但过了一大段时间后再跑可能就会报错，在此注明事件时间：2017.4.30

这段代码中，通过saver.save函数将TensorFlow模型保存到了save/model.ckpt文件中，这里代码中指定路径为"save/model.ckpt"，也就是保存到了当前程序所在文件夹里面的save文件夹中。

TensorFlow模型会保存在后缀为.ckpt的文件中。保存后在save这个文件夹中会出现3个文件，因为TensorFlow会将计算图的结构和图上参数取值分开保存。

checkpoint文件保存了一个目录下所有的模型文件列表，这个文件是tf.train.Saver类自动生成且自动维护的。在 checkpoint文件中维护了由一个tf.train.Saver类持久化的所有TensorFlow模型文件的文件名。当某个保存的TensorFlow模型文件被删除时，这个模型所对应的文件名也会从checkpoint文件中删除。checkpoint中内容的格式为CheckpointState Protocol Buffer.

model.ckpt.meta文件保存了TensorFlow计算图的结构，可以理解为神经网络的网络结构
TensorFlow通过元图（MetaGraph）来记录计算图中节点的信息以及运行计算图中节点所需要的元数据。TensorFlow中元图是由MetaGraphDef Protocol Buffer定义的。MetaGraphDef 中的内容构成了TensorFlow持久化时的第一个文件。保存MetaGraphDef 信息的文件默认以.meta为后缀名，文件model.ckpt.meta中存储的就是元图数据。

model.ckpt文件保存了TensorFlow程序中每一个变量的取值，这个文件是通过SSTable格式存储的，可以大致理解为就是一个（key，value）列表。model.ckpt文件中列表的第一行描述了文件的元信息，比如在这个文件中存储的变量列表。列表剩下的每一行保存了一个变量的片段，变量片段的信息是通过SavedSlice Protocol Buffer定义的。SavedSlice类型中保存了变量的名称、当前片段的信息以及变量取值。TensorFlow提供了tf.train.NewCheckpointReader类来查看model.ckpt文件中保存的变量信息。如何使用tf.train.NewCheckpointReader类这里不做说明，自查。

下面代码给出了加载TensorFlow模型的方法：

可以对比一下v1、v2的值是随机初始化的值还是和之前保存的值是一样的？

import tensorflow as tf# 使用和保存模型代码中一样的方式来声明变量v1 = tf.Variable(tf.random_normal([1, 2]), name="v1")v2 = tf.Variable(tf.random_normal([2, 3]), name="v2")saver = tf.train.Saver() # 声明tf.train.Saver类用于保存模型with tf.Session() as sess:    saver.restore(sess, "save/model.ckpt") # 即将固化到硬盘中的Session从保存路径再读取出来    print("v1:", sess.run(v1)) # 打印v1、v2的值和之前的进行对比    print("v2:", sess.run(v2))    print("Model Restored")

运行结果：

v1: [[ 0.76705766  1.82217288]]v2: [[-0.98012197  1.2369734   0.5797025 ] [ 2.50458145  0.81897354  0.07858191]]Model Restored

这段加载模型的代码基本上和保存模型的代码是一样的。也是先定义了TensorFlow计算图上所有的运算，并声明了一个tf.train.Saver类。两段唯一的不同是，在加载模型的代码中没有运行变量的初始化过程，而是将变量的值通过已经保存的模型加载进来。
也就是说使用TensorFlow完成了一次模型的保存和读取的操作。

如果不希望重复定义图上的运算，也可以直接加载已经持久化的图：

import tensorflow as tf# 在下面的代码中，默认加载了TensorFlow计算图上定义的全部变量# 直接加载持久化的图saver = tf.train.import_meta_graph("save/model.ckpt.meta")with tf.Session() as sess:    saver.restore(sess, "save/model.ckpt")    # 通过张量的名称来获取张量    print(sess.run(tf.get_default_graph().get_tensor_by_name("v1:0")))

运行程序，输出：