tensorflow模型保存、加载之变量重命名实例

1. 介绍

在使用Tensorflow进行深度学习模型训练可以使用tf.train.Saver()保存和加载模型。保存操作可以将模型及其权重保存到磁盘，加载操作可以将保存的模型恢复到当前TensorFlow计算图中。但是，在一些情况下，我们需要对模型进行更改，比如对模型中的一些变量进行重命名，本文将介绍如何对Tensorflow的变量进行重命名。

2. 保存模型

在进行变量重命名前，需要先了解如何保存Tensorflow模型。可以使用tf.train.Saver()来实现模型的保存和加载。其中，Saver提供了一个非常方便的API来管理模型中的变量。可以使用Saver来保存单个变量，同时也可以保存整个模型中的变量。以下是模型保存的简单示例：

import tensorflow as tf
# 建立计算图 (这里以简单的线性模型为例)
x = tf.placeholder(dtype=tf.float32, shape=[None, 1], name='x')
w = tf.Variable(initial_value=[[1.0]], name='W')
b = tf.Variable(initial_value=0.0, name='b')
y = tf.matmul(x, w) + b
# 定义保存器
saver = tf.train.Saver()
with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    # 训练模型...
    # 保存模型
    saver.save(sess, './linear_model')

第3行: 定义输入变量x

第4~6行: 定义线性模型的参数，包括权重w和偏置b，w变量的shape为[1, 1]，表示单一的输入和输出。

第8行: 定义了线性模型的输出：y=w*x+b

第11~15行: 定义了一个Saver实例，用于保存和恢复模型中的变量。

最后一行: 使用saver.save()保存模型。

3. 变量重命名

在实际的深度学习应用中，我们可能需要对模型中的变量进行重命名。比如，想要重命名变量W到weights，可以使用tf.Variable()函数的name参数来实现变量重命名。以下是一个变量重命名的示例：

import tensorflow as tf
# 建立计算图
x = tf.placeholder(dtype=tf.float32, shape=[None, 1], name='x')
W = tf.Variable(initial_value=[[1.0]], name='W')
b = tf.Variable(initial_value=0.0, name='b')
y = tf.matmul(x, W) + b
# 对变量W进行重命名
weights = tf.Variable(W.initialized_value(), name='weights')
# 定义保存器
saver = tf.train.Saver()
with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    # 训练模型...
    # 保存模型
    saver.save(sess, './linear_model_renamed')

在上面的代码中，我们对变量W进行了重命名，将其重命名为weights。重命名的过程只需要通过新建一个Variable并指定name属性为新的名称即可。使用保存器保存模型和变量与之前的示例相同。

4. 模型中的变量重命名

除了单个变量的重命名外，有时候我们也需要对整个模型的变量进行重命名。Tensorflow提供了一个非常方便的函数tf.train.init_from_checkpoint()来实现模型中的变量重命名。使用这个函数时，需要指定原始模型的checkpoints文件和一个字典，字典中的键代表了需要被重命名的变量名，值则代表了新的变量名。以下是一个模型变量重命名的示例：

import tensorflow as tf
# 建立计算图
x = tf.placeholder(dtype=tf.float32, shape=[None, 1], name='x')
W = tf.Variable(initial_value=[[1.0]], name='W')
b = tf.Variable(initial_value=0.0, name='b')
y = tf.matmul(x, W) + b
# 保存模型
saver = tf.train.Saver()
saver.save(tf.Session(), './linear_model')
# 重命名变量
renamed_vars = {'W': 'weights', 'b': 'biases'}
tf.train.init_from_checkpoint('./linear_model', renamed_vars)
# 定义新的Saver
saver_renamed = tf.train.Saver()
# 查看重命名后的变量名
var_list = tf.trainable_variables()
for var in var_list:
    print(var.name)
print('重命名后的模型已保存到: {}'.format('./linear_model_renamed'))

第4行: 定义了输入变量x。

第5~7行: 定义了线性模型中的参数。

第9~13行: 通过saver.save()函数来保存模型。

第16~17行: 对模型中的变量进行了重命名。需要指定模型的checkpoint文件，并且提供一个字典，字典中的键代表需要重命名的变量名，值则代表新的变量名。这里将变量W重命名为weights，将变量b重命名为biases。

第20行: 新建一个saver_renamed实例来保存重命名后的模型。

第28~30行: 使用tf.trainable_variables()函数来获取模型中的所有变量，并且打印出来，可以看到变量W已经被重命名为weights，变量b已经被重命名为biases。

最后一行: 输出重命名后的模型文件的路径。

5. 结论

在本文中，我们介绍了如何对Tensorflow模型中的变量进行重命名。同时，我们也学习了如何保存和加载模型。变量重命名对于模型的版本控制和迁移是非常有用的。当模型中的变量名称发生变化时，我们可以使用模型重命名来避免训练时的一些错误。本文所示的示例代码可以帮助读者更好地理解Tensorflow中的变量重命名操作。