tensorflow
Zapisz i przywróć model w TensorFlow

Wprowadzenie

Uwagi

tf.add_to_collection('cost_op', cost_op)

with tf.Session() as sess:
    new_saver = tf.train.import_meta_graph('model.meta')` 
    new_saver.restore(sess, 'model')
    cost_op = tf.get_collection('cost_op')[0]

...
with tf.variable_scope("inputs"):
    y=tf.convert_to_tensor([[0,1],[1,0]])
    split_labels=tf.split(1,0,x,name='lab_split')
    split_labels=[tf.squeeze(i,name='lab_squeeze') for i in split_labels]
...
with tf.Session().as_default() as sess:
    saver=tf.train.Saver(sess,split_labels)
    saver.save("./checkpoint.chk")
    

with tf.Session() as sess:
    g=tf.get_default_graph()
    new_saver = tf.train.import_meta_graph('./checkpoint.chk.meta')` 
    new_saver.restore(sess, './checkpoint.chk')
    split_labels=['inputs/lab_squeeze:0','inputs/lab_squeeze_1:0','inputs/lab_squeeze_2:0']

    split_label_0=g.get_tensor_by_name('inputs/lab_squeeze:0') 
    split_label_1=g.get_tensor_by_name("inputs/lab_squeeze_1:0")

sess=tf.Session()
g=tf.get_default_graph()
...
x=g.get_collection_keys()
[i.name for j in x for i in g.get_collection(j)] # will list out most, if not all, tensors on the graph

Zapisywanie modelu

Zapisanie modelu w tensorflow jest dość łatwe.

Załóżmy, że masz model liniowy z wejściem x i chcesz przewidzieć wynik y . Strata tutaj to średni błąd kwadratowy (MSE). Wielkość partii wynosi 16.

# Define the model
x = tf.placeholder(tf.float32, [16, 10])  # input
y = tf.placeholder(tf.float32, [16, 1])   # output

w = tf.Variable(tf.zeros([10, 1]), dtype=tf.float32)

res = tf.matmul(x, w)
loss = tf.reduce_sum(tf.square(res - y))

train_op = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.01).minimize(loss)

Nadchodzi obiekt Saver, który może mieć wiele parametrów (por. Dokument ).

# Define the tf.train.Saver object
# (cf. params section for all the parameters)    
saver = tf.train.Saver(max_to_keep=5, keep_checkpoint_every_n_hours=1)

Na koniec trenujemy model w tf.Session() , dla 1000 iteracji. Model zapisujemy tylko co 100 iteracji.

# Start a session
max_steps = 1000
with tf.Session() as sess:
    # initialize the variables
    sess.run(tf.initialize_all_variables())

    for step in range(max_steps):
        feed_dict = {x: np.random.randn(16, 10), y: np.random.randn(16, 1)}  # dummy input
        _, loss_value = sess.run([train_op, loss], feed_dict=feed_dict)

        # Save the model every 100 iterations
        if step % 100 == 0:
            saver.save(sess, "./model", global_step=step)

Po uruchomieniu tego kodu powinieneś zobaczyć 5 ostatnich punktów kontrolnych w swoim katalogu:

• model-500 i model-500.meta
• model-600 i model-600.meta
• model-700 i model-700.meta
• model-800 i model-800.meta
• model-900 i model-900.meta

Zauważ, że w tym przykładzie, podczas gdy saver faktycznie zapisuje zarówno bieżące wartości zmiennych jako punkt kontrolny, jak i strukturę wykresu ( *.meta ), nie podjęto żadnej szczególnej uwagi, jak odzyskać np. Symbole zastępcze x i y raz model został przywrócony. Np jeśli przywrócenie odbywa się w innym miejscu niż ten skrypt szkoleniowy, może to być kłopotliwe, aby pobrać x i y z przywróconej wykresu (zwłaszcza w bardziej skomplikowanych modeli). Aby tego uniknąć, zawsze tf.collections nazwy swoim zmiennym / symbolom zastępczym / tf.collections lub pomyśl o użyciu tf.collections jak pokazano w jednej z uwag.

Przywracanie modelu

Przywracanie jest również całkiem przyjemne i łatwe.

Oto przydatna funkcja pomocnika:

def restore_vars(saver, sess, chkpt_dir):
    """ Restore saved net, global score and step, and epsilons OR
    create checkpoint directory for later storage. """
    sess.run(tf.initialize_all_variables())

    checkpoint_dir = chkpt_dir 

    if not os.path.exists(checkpoint_dir):
        try:
            print("making checkpoint_dir")
            os.makedirs(checkpoint_dir)
            return False
        except OSError:
            raise

    path = tf.train.get_checkpoint_state(checkpoint_dir)
    print("path = ",path)
    if path is None:
        return False
    else:
        saver.restore(sess, path.model_checkpoint_path)
        return True

Kod główny:

path_to_saved_model = './'
max_steps = 1

# Start a session
with tf.Session() as sess:

    ... define the model here ...

    print("define the param saver")
    saver = tf.train.Saver(max_to_keep=5, keep_checkpoint_every_n_hours=1)

    # restore session if there is a saved checkpoint
    print("restoring model")
    restored = restore_vars(saver, sess, path_to_saved_model)
    print("model restored ",restored)

    # Now continue training if you so choose

    for step in range(max_steps):

        # do an update on the model (not needed)
        loss_value = sess.run([loss])
        # Now save the model
        saver.save(sess, "./model", global_step=step)