tensorflow将训练好的模型freeze,即将权重固化到图里面,并使用该模型进行预测

http://blog.csdn.net/lujiandong1/article/details/53385092

ML主要分为训练和预测两个阶段,此教程就是将训练好的模型freeze并保存下来.freeze的含义就是将该模型的图结构和该模型的权重固化到一起了.也即加载freeze的模型之后,立刻能够使用了。

下面使用一个简单的demo来详细解释该过程,

一、首先运行脚本tiny_model.py

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1. #-*- coding:utf-8 -*-  
2. import tensorflow as tf  
3. import numpy as np  
4.   
5.   
6. with tf.variable_scope('Placeholder'):  
7.     inputs_placeholder = tf.placeholder(tf.float32, name='inputs_placeholder', shape=[None, 10])  
8.     labels_placeholder = tf.placeholder(tf.float32, name='labels_placeholder', shape=[None, 1])  
9.   
10. with tf.variable_scope('NN'):  
11.     W1 = tf.get_variable('W1', shape=[10, 1], initializer=tf.random_normal_initializer(stddev=1e-1))  
12.     b1 = tf.get_variable('b1', shape=[1], initializer=tf.constant_initializer(0.1))  
13.     W2 = tf.get_variable('W2', shape=[10, 1], initializer=tf.random_normal_initializer(stddev=1e-1))  
14.     b2 = tf.get_variable('b2', shape=[1], initializer=tf.constant_initializer(0.1))  
15.   
16.     a = tf.nn.relu(tf.matmul(inputs_placeholder, W1) + b1)  
17.     a2 = tf.nn.relu(tf.matmul(inputs_placeholder, W2) + b2)  
18.   
19.     y = tf.div(tf.add(a, a2), 2)  
20.   
21. with tf.variable_scope('Loss'):  
22.     loss = tf.reduce_sum(tf.square(y - labels_placeholder) / 2)  
23.   
24. with tf.variable_scope('Accuracy'):  
25.     predictions = tf.greater(y, 0.5, name="predictions")  
26.     correct_predictions = tf.equal(predictions, tf.cast(labels_placeholder, tf.bool), name="correct_predictions")  
27.     accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_predictions, tf.float32))  
28.   
29.   
30. adam = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=1e-3)  
31. train_op = adam.minimize(loss)  
32.   
33. # generate_data  
34. inputs = np.random.choice(10, size=[10000, 10])  
35. labels = (np.sum(inputs, axis=1) > 45).reshape(-1, 1).astype(np.float32)  
36. print('inputs.shape:', inputs.shape)  
37. print('labels.shape:', labels.shape)  
38.   
39.   
40. test_inputs = np.random.choice(10, size=[100, 10])  
41. test_labels = (np.sum(test_inputs, axis=1) > 45).reshape(-1, 1).astype(np.float32)  
42. print('test_inputs.shape:', test_inputs.shape)  
43. print('test_labels.shape:', test_labels.shape)  
44.   
45. batch_size = 32  
46. epochs = 10  
47.   
48. batches = []  
49. print("%d items in batch of %d gives us %d full batches and %d batches of %d items" % (  
50.     len(inputs),  
51.     batch_size,  
52.     len(inputs) // batch_size,  
53.     batch_size - len(inputs) // batch_size,  
54.     len(inputs) - (len(inputs) // batch_size) * 32)  
55. )  
56. for i in range(len(inputs) // batch_size):  
57.     batch = [ inputs[batch_size*i:batch_size*i+batch_size], labels[batch_size*i:batch_size*i+batch_size] ]  
58.     batches.append(list(batch))  
59. if (i + 1) * batch_size < len(inputs):  
60.     batch = [ inputs[batch_size*(i + 1):],labels[batch_size*(i + 1):] ]  
61.     batches.append(list(batch))  
62. print("Number of batches: %d" % len(batches))  
63. print("Size of full batch: %d" % len(batches[0]))  
64. print("Size if final batch: %d" % len(batches[-1]))  
65.   
66. global_count = 0  
67.   
68. with tf.Session() as sess:  
69. #sv = tf.train.Supervisor()  
70. #with sv.managed_session() as sess:  
71.     sess.run(tf.initialize_all_variables())  
72.     for i in range(epochs):  
73.         for batch in batches:  
74.             # print(batch[0].shape, batch[1].shape)  
75.             train_loss , _= sess.run([loss, train_op], feed_dict={  
76.                 inputs_placeholder: batch[0],  
77.                 labels_placeholder: batch[1]  
78.             })  
79.             # print('train_loss: %d' % train_loss)  
80.   
81.             if global_count % 100 == 0:  
82.                 acc = sess.run(accuracy, feed_dict={  
83.                     inputs_placeholder: test_inputs,  
84.                     labels_placeholder: test_labels  
85.                 })  
86.                 print('accuracy: %f' % acc)  
87.             global_count += 1  
88.   
89.     acc = sess.run(accuracy, feed_dict={  
90.         inputs_placeholder: test_inputs,  
91.         labels_placeholder: test_labels  
92.     })  
93.     print("final accuracy: %f" % acc)  
94.     #在session当中就要将模型进行保存  
95.     saver = tf.train.Saver()  
96.     last_chkp = saver.save(sess, 'results/graph.chkp')  
97.     #sv.saver.save(sess, 'results/graph.chkp')  
98.   
99. for op in tf.get_default_graph().get_operations():  
100.     print(op.name)  

说明：saver.save必须在session里面,因为在session里面,整个图才是激活的,才能够将参数存进来,使用save之后能够得到如下的文件：

说明：

.data:存放的是权重参数

.meta:存放的是图和metadata,metadata是其他配置的数据

如果想将我们的模型固化，让别人能够使用，我们仅仅需要的是图和参数，metadata是不需要的

二、综合上述几个文件,生成可以使用的模型的步骤如下：

1、恢复我们保存的图

2、开启一个Session，然后载入该图要求的权重

3、删除对预测无关的metadata

4、将处理好的模型序列化之后保存

运行freeze.py

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1. #-*- coding:utf-8 -*-  
2. import os, argparse  
3. import tensorflow as tf  
4. from tensorflow.python.framework import graph_util  
5.   
6. dir = os.path.dirname(os.path.realpath(__file__))  
7.   
8. def freeze_graph(model_folder):  
9.     # We retrieve our checkpoint fullpath  
10.     checkpoint = tf.train.get_checkpoint_state(model_folder)  
11.     input_checkpoint = checkpoint.model_checkpoint_path  
12.       
13.     # We precise the file fullname of our freezed graph  
14.     absolute_model_folder = "/".join(input_checkpoint.split('/')[:-1])  
15.     output_graph = absolute_model_folder + "/frozen_model.pb"  
16.   
17.     # Before exporting our graph, we need to precise what is our output node  
18.     # this variables is plural, because you can have multiple output nodes  
19.     #freeze之前必须明确哪个是输出结点,也就是我们要得到推论结果的结点  
20.     #输出结点可以看我们模型的定义  
21.     #只有定义了输出结点,freeze才会把得到输出结点所必要的结点都保存下来,或者哪些结点可以丢弃  
22.     #所以,output_node_names必须根据不同的网络进行修改  
23.     output_node_names = "Accuracy/predictions"  
24.   
25.     # We clear the devices, to allow TensorFlow to control on the loading where it wants operations to be calculated  
26.     clear_devices = True  
27.       
28.     # We import the meta graph and retrive a Saver  
29.     saver = tf.train.import_meta_graph(input_checkpoint + '.meta', clear_devices=clear_devices)  
30.   
31.     # We retrieve the protobuf graph definition  
32.     graph = tf.get_default_graph()  
33.     input_graph_def = graph.as_graph_def()  
34.   
35.     #We start a session and restore the graph weights  
36.     #这边已经将训练好的参数加载进来,也即最后保存的模型是有图,并且图里面已经有参数了,所以才叫做是frozen  
37.     #相当于将参数已经固化在了图当中   
38.     with tf.Session() as sess:  
39.         saver.restore(sess, input_checkpoint)  
40.   
41.         # We use a built-in TF helper to export variables to constant  
42.         output_graph_def = graph_util.convert_variables_to_constants(  
43.             sess,   
44.             input_graph_def,   
45.             output_node_names.split(",") # We split on comma for convenience  
46.         )   
47.   
48.         # Finally we serialize and dump the output graph to the filesystem  
49.         with tf.gfile.GFile(output_graph, "wb") as f:  
50.             f.write(output_graph_def.SerializeToString())  
51.         print("%d ops in the final graph." % len(output_graph_def.node))  
52.   
53.   
54. if __name__ == '__main__':  
55.     parser = argparse.ArgumentParser()  
56.     parser.add_argument("--model_folder", type=str, help="Model folder to export")  
57.     args = parser.parse_args()  
58.   
59.     freeze_graph(args.model_folder)  

说明：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,一般情况下,output_node_names就是我们预测的目标.

三、加载freeze后的模型,注意该模型已经是包含图和相应的参数了.所以,我们不需要再加载参数进来.也即该模型加载进来已经是可以使用了.

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1. #-*- coding:utf-8 -*-  
2. import argparse   
3. import tensorflow as tf  
4.   
5. def load_graph(frozen_graph_filename):  
6.     # We parse the graph_def file  
7.     with tf.gfile.GFile(frozen_graph_filename, "rb") as f:  
8.         graph_def = tf.GraphDef()  
9.         graph_def.ParseFromString(f.read())  
10.   
11.     # We load the graph_def in the default graph  
12.     with tf.Graph().as_default() as graph:  
13.         tf.import_graph_def(  
14.             graph_def,   
15.             input_map=None,   
16.             return_elements=None,   
17.             name="prefix",   
18.             op_dict=None,   
19.             producer_op_list=None  
20.         )  
21.     return graph  
22.   
23. if __name__ == '__main__':  
24.     parser = argparse.ArgumentParser()  
25.     parser.add_argument("--frozen_model_filename", default="results/frozen_model.pb", type=str, help="Frozen model file to import")  
26.     args = parser.parse_args()  
27.     #加载已经将参数固化后的图  
28.     graph = load_graph(args.frozen_model_filename)  
29.   
30.     # We can list operations  
31.     #op.values() gives you a list of tensors it produces  
32.     #op.name gives you the name  
33.     #输入,输出结点也是operation,所以,我们可以得到operation的名字  
34.     for op in graph.get_operations():  
35.         print(op.name,op.values())  
36.         # prefix/Placeholder/inputs_placeholder  
37.         # ...  
38.         # prefix/Accuracy/predictions  
39.     #操作有:prefix/Placeholder/inputs_placeholder  
40.     #操作有:prefix/Accuracy/predictions  
41.     #为了预测,我们需要找到我们需要feed的tensor,那么就需要该tensor的名字  
42.     #注意prefix/Placeholder/inputs_placeholder仅仅是操作的名字,prefix/Placeholder/inputs_placeholder:0才是tensor的名字  
43.     x = graph.get_tensor_by_name('prefix/Placeholder/inputs_placeholder:0')  
44.     y = graph.get_tensor_by_name('prefix/Accuracy/predictions:0')  
45.           
46.     with tf.Session(graph=graph) as sess:  
47.         y_out = sess.run(y, feed_dict={  
48.             x: [[3, 5, 7, 4, 5, 1, 1, 1, 1, 1]] # < 45  
49.         })  
50.         print(y_out) # [[ 0.]] Yay!  
51.     print ("finish")  

说明：

1、在预测的过程中,当把freeze后的模型加载进来后,我们只需要定义好输入的tensor和目标tensor即可

2、在这里要注意一下tensor_name和ops_name,

注意prefix/Placeholder/inputs_placeholder仅仅是操作的名字,prefix/Placeholder/inputs_placeholder:0才是tensor的名字

x = graph.get_tensor_by_name('prefix/Placeholder/inputs_placeholder:0')一定要使用tensor的名字

3、要获取图中ops的名字和对应的tensor的名字,可用如下的代码：

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1. # We can list operations  
2. #op.values() gives you a list of tensors it produces  
3. #op.name gives you the name  
4. #输入,输出结点也是operation,所以,我们可以得到operation的名字  
5. for op in graph.get_operations():  
6.     print(op.name,op.values())  

=============================================================================================================================

上面是使用了Saver()来保存模型,也可以使用sv = tf.train.Supervisor()来保存模型

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1. #-*- coding:utf-8 -*-  
2. import tensorflow as tf  
3. import numpy as np  
4.   
5.   
6. with tf.variable_scope('Placeholder'):  
7.     inputs_placeholder = tf.placeholder(tf.float32, name='inputs_placeholder', shape=[None, 10])  
8.     labels_placeholder = tf.placeholder(tf.float32, name='labels_placeholder', shape=[None, 1])  
9.   
10. with tf.variable_scope('NN'):  
11.     W1 = tf.get_variable('W1', shape=[10, 1], initializer=tf.random_normal_initializer(stddev=1e-1))  
12.     b1 = tf.get_variable('b1', shape=[1], initializer=tf.constant_initializer(0.1))  
13.     W2 = tf.get_variable('W2', shape=[10, 1], initializer=tf.random_normal_initializer(stddev=1e-1))  
14.     b2 = tf.get_variable('b2', shape=[1], initializer=tf.constant_initializer(0.1))  
15.   
16.     a = tf.nn.relu(tf.matmul(inputs_placeholder, W1) + b1)  
17.     a2 = tf.nn.relu(tf.matmul(inputs_placeholder, W2) + b2)  
18.   
19.     y = tf.div(tf.add(a, a2), 2)  
20.   
21. with tf.variable_scope('Loss'):  
22.     loss = tf.reduce_sum(tf.square(y - labels_placeholder) / 2)  
23.   
24. with tf.variable_scope('Accuracy'):  
25.     predictions = tf.greater(y, 0.5, name="predictions")  
26.     correct_predictions = tf.equal(predictions, tf.cast(labels_placeholder, tf.bool), name="correct_predictions")  
27.     accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_predictions, tf.float32))  
28.   
29.   
30. adam = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=1e-3)  
31. train_op = adam.minimize(loss)  
32.   
33. # generate_data  
34. inputs = np.random.choice(10, size=[10000, 10])  
35. labels = (np.sum(inputs, axis=1) > 45).reshape(-1, 1).astype(np.float32)  
36. print('inputs.shape:', inputs.shape)  
37. print('labels.shape:', labels.shape)  
38.   
39.   
40. test_inputs = np.random.choice(10, size=[100, 10])  
41. test_labels = (np.sum(test_inputs, axis=1) > 45).reshape(-1, 1).astype(np.float32)  
42. print('test_inputs.shape:', test_inputs.shape)  
43. print('test_labels.shape:', test_labels.shape)  
44.   
45. batch_size = 32  
46. epochs = 10  
47.   
48. batches = []  
49. print("%d items in batch of %d gives us %d full batches and %d batches of %d items" % (  
50.     len(inputs),  
51.     batch_size,  
52.     len(inputs) // batch_size,  
53.     batch_size - len(inputs) // batch_size,  
54.     len(inputs) - (len(inputs) // batch_size) * 32)  
55. )  
56. for i in range(len(inputs) // batch_size):  
57.     batch = [ inputs[batch_size*i:batch_size*i+batch_size], labels[batch_size*i:batch_size*i+batch_size] ]  
58.     batches.append(list(batch))  
59. if (i + 1) * batch_size < len(inputs):  
60.     batch = [ inputs[batch_size*(i + 1):],labels[batch_size*(i + 1):] ]  
61.     batches.append(list(batch))  
62. print("Number of batches: %d" % len(batches))  
63. print("Size of full batch: %d" % len(batches[0]))  
64. print("Size if final batch: %d" % len(batches[-1]))  
65.   
66. global_count = 0  
67.   
68. #with tf.Session() as sess:  
69. sv = tf.train.Supervisor()  
70. with sv.managed_session() as sess:  
71.     #sess.run(tf.initialize_all_variables())  
72.     for i in range(epochs):  
73.         for batch in batches:  
74.             # print(batch[0].shape, batch[1].shape)  
75.             train_loss , _= sess.run([loss, train_op], feed_dict={  
76.                 inputs_placeholder: batch[0],  
77.                 labels_placeholder: batch[1]  
78.             })  
79.             # print('train_loss: %d' % train_loss)  
80.   
81.             if global_count % 100 == 0:  
82.                 acc = sess.run(accuracy, feed_dict={  
83.                     inputs_placeholder: test_inputs,  
84.                     labels_placeholder: test_labels  
85.                 })  
86.                 print('accuracy: %f' % acc)  
87.             global_count += 1  
88.   
89.     acc = sess.run(accuracy, feed_dict={  
90.         inputs_placeholder: test_inputs,  
91.         labels_placeholder: test_labels  
92.     })  
93.     print("final accuracy: %f" % acc)  
94.     #在session当中就要将模型进行保存  
95.     #saver = tf.train.Saver()  
96.     #last_chkp = saver.save(sess, 'results/graph.chkp')  
97.     sv.saver.save(sess, 'results/graph.chkp')  
98.   
99. for op in tf.get_default_graph().get_operations():  
100.     print(op.name)  

注意：使用了sv = tf.train.Supervisor(),就不需要再初始化了,将sess.run(tf.initialize_all_variables())注释掉,否则会报错.