探索 Tensorflow 1.x 中的模型保存与恢复：揭秘保存机制与实践精髓

2023-12-04 18:34:35

引言

在深度学习的实战过程中，保存和恢复模型是至关重要的步骤。它允许我们中断训练过程，并在需要时从保存的模型中恢复，继续训练或进行预测。TensorFlow 1.x 提供了多种方式来保存和恢复模型，满足不同场景的需求。本文将着重介绍 TensorFlow 1.15 中的模型保存和恢复，通过详细的解释和代码示例，帮助您理解和掌握这些技巧。

认识 TensorFlow 1.x 中的模型保存与恢复

TensorFlow 1.x 中的模型保存与恢复主要涉及两个步骤：

保存模型： 将训练好的模型及其参数存储在文件中，以便在需要时重新加载。
恢复模型： 从保存的文件中加载训练好的模型，以便继续训练或进行预测。

TensorFlow 1.x 提供了多种方法来实现模型的保存与恢复，包括：

tf.saved_model：一种用于保存和加载 TensorFlow 模型的标准格式，可以跨平台和跨版本使用。
tf.train.Saver：一种用于保存和加载 TensorFlow 模型的类，可以保存模型的权重和偏置。
tf.keras.models.save_model：一种用于保存和加载 Keras 模型的函数，可以将模型保存为 HDF5 格式或 TensorFlow SavedModel 格式。

实践：使用 TensorFlow 1.15 保存和恢复模型

1. 使用 `tf.saved_model` 保存和恢复模型

import tensorflow as tf

# 创建一个简单的模型
model = tf.keras.Sequential([
  tf.keras.layers.Dense(units=10, activation='relu', input_shape=(784,)),
  tf.keras.layers.Dense(units=10, activation='softmax')
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=10)

# 保存模型
tf.saved_model.save(model, 'my_model')

# 重新加载模型
new_model = tf.saved_model.load('my_model')

# 评估模型
new_model.evaluate(x_test, y_test)

2. 使用 `tf.train.Saver` 保存和恢复模型

import tensorflow as tf

# 创建一个简单的模型
model = tf.keras.Sequential([
  tf.keras.layers.Dense(units=10, activation='relu', input_shape=(784,)),
  tf.keras.layers.Dense(units=10, activation='softmax')
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=10)

# 保存模型
saver = tf.train.Saver()
saver.save(model, 'my_model')

# 重新加载模型
new_model = tf.train.Saver()
new_model.restore(new_model, 'my_model')

# 评估模型
new_model.evaluate(x_test, y_test)

3. 使用 `tf.keras.models.save_model` 保存和恢复模型

import tensorflow as tf

# 创建一个简单的模型
model = tf.keras.Sequential([
  tf.keras.layers.Dense(units=10, activation='relu', input_shape=(784,)),
  tf.keras.layers.Dense(units=10, activation='softmax')
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=10)

# 保存模型
model.save('my_model.h5')

# 重新加载模型
new_model = tf.keras.models.load_model('my_model.h5')

# 评估模型
new_model.evaluate(x_test, y_test)