TensorFlow 深度学习之路：轻松掌握模型参数保存与加载的利器（ckpt 方式）

2023-09-28 17:51:14

在 TensorFlow 的深度学习之旅中，模型参数的保存与加载扮演着至关重要的角色。本文将带你踏上这一旅程，学习一种简单易行的ckpt方式，让你轻松掌握模型参数的持久化与复用。

在深度学习的实践中，模型训练过程往往耗时费力。为了避免重复训练，我们需要找到一种方法来保存训练好的模型参数，以便在需要时直接加载使用。TensorFlow 提供了多种模型保存方式，而 ckpt 方式以其简单易懂著称。

模型参数保存

首先，我们需要创建一个 TensorFlow 会话。
然后，使用 tf.train.Saver() 创建一个保存器对象。
最后，使用 saver.save() 方法将模型参数保存到指定路径下的 ckpt 文件中。

import tensorflow as tf

# 创建一个会话
sess = tf.Session()

# 创建一个保存器对象
saver = tf.train.Saver()

# 将模型参数保存到 ckpt 文件中
saver.save(sess, "my_model.ckpt")

模型参数加载

首先，需要创建一个与保存模型时相同的 TensorFlow 会话。
然后，使用相同的保存器对象加载 ckpt 文件中的模型参数。
最后，通过 saver.restore() 方法将模型参数恢复到当前会话中。

# 创建一个会话
sess = tf.Session()

# 创建一个保存器对象
saver = tf.train.Saver()

# 加载 ckpt 文件中的模型参数
saver.restore(sess, "my_model.ckpt")

实例演示

假设我们已经训练了一个简单的线性回归模型，现在需要将其保存并加载以便重复使用。

import tensorflow as tf

# 创建一个线性回归模型
model = tf.keras.models.Sequential([
  tf.keras.layers.Dense(units=1, input_shape=(1,))
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='sgd', loss='mean_squared_error')

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=100)

# 保存模型参数
saver = tf.train.Saver()
saver.save(sess, "my_linear_regression_model.ckpt")

# 创建一个新的会话
sess = tf.Session()

# 加载模型参数
saver.restore(sess, "my_linear_regression_model.ckpt")

# 使用模型进行预测
predictions = model.predict(x_test)