tensorflow 保存模型和取出中间权重例子

1. TensorFlow 保存模型

保存模型在 TensorFlow 中非常重要，通过保存模型，可以在以后的时间内重复使用训练好的模型，用于做预测、微调等。在 TensorFlow 中，可以通过以下方式来保存模型：

1.1 保存模型架构

模型的架构可以通过 Tensorflow GraphDef Protobuf 支持序列化为二进制格式。可以使用以下代码来完成：

import tensorflow as tf
from tensorflow.python.platform import gfile
# 构建 graph...
with tf.Session() as sess:
  # 训练模型...
  graph_def = sess.graph.as_graph_def()
  # 保存模型结构到文件中
  with gfile.FastGFile('my_model.pb', 'wb') as f:
    f.write(graph_def.SerializeToString())

本代码段中，首先在 TensorFlow 中构建 graph，然后训练模型。最后将 graph 序列化为二进制字符串，并将其保存到文件中。这个操作与 Python 中序列化一个对象的过程非常类似。

1.2 保存模型权重

模型的权重可以使用 tf.train.Saver 来保存，并以二进制格式在文件系统中保存。可以使用以下代码来完成：

import tensorflow as tf
# 构建 graph...
with tf.Session() as sess:
  # 训练模型...
  # 保存模型权重到文件中
  saver = tf.train.Saver()
  saver.save(sess, 'my_model.ckpt')

这个例子中，首先在 TensorFlow 中构建 graph，然后训练模型。最后通过 tf.train.Saver 保存模型权重，并以二进制格式写入磁盘文件 my_model.ckpt 中。在保存模型权重后，模型的状态可以在以后从文件中恢复。

2. TensorFlow 取出中间权重

在 TensorFlow 中，获取模型中间的权重是常见的需求。在这种场合下，一种常见的解决方法是使用 tf.get_default_graph() 函数获取模型的 graph，然后通过 graph.get_tensor_by_name() 或 graph.get_operation_by_name() 方法查找输入和输出 tensor。可以使用以下代码来完成：

import tensorflow as tf
# 导入模型
with tf.Session() as sess:
  saver = tf.train.import_meta_graph('my_model.ckpt.meta')
  saver.restore(sess, 'my_model.ckpt')
 
  # 打印所有 tensor 名称
  for tensor in tf.get_default_graph().as_graph_def().node:
    print(tensor.name)
    
  # 获取某个 tensor
  tensor = tf.get_default_graph().get_tensor_by_name('tensor_name:0')

本代码段中，首先使用 tf.train.import_meta_graph() 和 tf.train.Saver() 导入模型和权重。然后通过 tf.get_default_graph() 函数获得 graph，并使用 graph.get_tensor_by_name() 方法获取 tensor。

3. 总结

TensorFlow 提供了丰富的工具来保存、导入、导出和管理模型数据。我们可以通过 TensorFlow 的各种 API 来保存模型架构和权重，并在以后的时间内重复使用训练好的模型。我们还可以使用 TensorFlow 的工具来管理模型的状态，并并在不同的计算设备上部署和运行模型。