【深度学习笔记（十六）】之tensorflow2中模型的保存与恢复

左手的ㄟ右手 2023-10-09 13:21 26阅读 0赞

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**老规矩–妹妹镇楼：**

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### 一． tensorflow2中模型的保存 ###

#### （一）概述 ####

Tensorflow2中提供了 tf.train,Checkpoint这个变量保存与恢复类，可以使用save()和restore()方法将 Tensorflow中所有包含CheckPointable State的对象进行保存和恢复。

如，优化器tf.keras.optimizer，变量tf.Variable，层tf.keras.Layer和模型tf.keras.Model实例都可以被保存。

#### （二）Checkpoint对象的保存 ####

要保存CheckPoint对象，首先需要声明一个Checkpoint，tf.train.Checkpoint()接受的初始化参数是一系列的键值对，键名任意取，值为需要保存的对象。这里的键名非常重要，在恢复模型时，需要使用同样的键名。

checkpoint = tf.train.Checkpoint(model=model)

在模型训练完成后，对模型进行保存，使用save函数保存，参数为保存的目录名。

checkpoint.save(path)

如：

checkpoint.save(‘./save/model.ckpt’)

save目录下就会生成三个文件：

checkpoint
    model.ckpt-1.index
    model.ckpt-1.data-00000-of-00001

save()方法能够运行多次，每次运行后都能得到一个.index文件和一个.data文件，文件名的序号依次增加。

### 二． Checkpoint对象的恢复 ###

#### （一）恢复模型 ####

当我们需要为某个模型加载之前已经训练好的参数时，需要再次实例化一个checkpoint，键名需要和保存的键名一致，再调用restore()方法恢复模型参数，restore()方法的参数为之前保存的文件的目录+编号。

如”./save/model.ckpt-1”，跟之前保存的目录名相比添加了编号1，即第一个保存的文件。

如：

#待恢复参数的同一模型
    model_to_be_restored = MyModel()
    #新建checkpoint
    checkpoint = tf.train.Checkpoint(model=model_to_be_restored)
    checkpoint.restore(path_index)

#### （二）恢复最近的一个Checkpoint ####

使用tf.train.latest\_checkpoint(path)返回目录下最近一次checkpoint的文件名。

如：

checkpoint.restore(tf.train.latest_checkpoint(“./save”))

### 三．保存与恢复变量代码模板 ###

先实例化checkpoint，继而训练，保存模型，再在其他模型中恢复保存的参数。

train.py

model = MyModel()
    checkpoint = tf.train.CheckPoint((myModel=model)
    #训练模型
    checkpoint.save(“./save/model.ckpt”)

test.py

model = MyModel()
    checkpoint = tf.train.CheckPoint(myModel=model)
    checkpoint.restore(tf.train.latest_checkpoint(“./save”))
    #模型使用

### 四． 管理checkpoint ###

当checkpoint保存的数量过多时，我们可能只想保存最后几个checkpoint，或者希望使用其他的编号方式，这些都要通过checkpointManager来实现。

checkpoint = tf.train.Checkpoint(model=model)
    manager = tf.train.CheckpointManager(checkpoint, directory=”./save”, checkpoint_name=’model.ckpt’, max_to_keep=k)

**directory** ：文件保存的路径  
**checkpoint\_name** ：文件名前缀（不提供则默认为  
ckpt ）  
**max\_to\_keep** ：保留的Checkpoint数目。

然后使用manager,save()保存即可，如需要修改编号的形式，则在保存时添加checkpoint\_number参数，如：将编号设置为100

manager.save(checkpoint_number=100)

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