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详解TensorFlow的 tf.train.Saver 函数：保存和恢复模型

  • Post category:Python

tf.train.Saver 是 TensorFlow 提供的一个类，用于保存和恢复变量（variables）。在 TensorFlow 中，变量或张量（tensor）的值是保存在计算图（graph）的节点中的，如果想要保存这些变量或张量，就需要使用 tf.train.Saver。

tf.train.Saver 类的常用方法有：

  • __init__(self, var_list=None, reshape=False, sharded=False, max_to_keep=5, keep_checkpoint_every_n_hours=10000.0, name=None, restore_sequentially=False, saver_def=None, builder=None, defer_build=False, allow_empty=False, write_version=saver_pb2.SaverDef.V2, pad_step_number=False, save_relative_paths=False, filename=None)：Saver 类的初始化函数，在这个函数中可以定义一些 Saver 的属性，比如要保存的变量、保存的文件名称等。

  • save(self, sess, save_path, global_step=None, latest_filename=None, meta_graph_suffix='meta', write_meta_graph=True, write_state=True, strip_default_attrs=False)：用于保存模型的方法，可以保存两种文件，分别是：Checkpoint 和 MetaGraph。

  • restore(self, sess, save_path)：用于恢复模型的方法，该方法主要是通过给定的 save_path 恢复之前保存的模型参数。

下面是 tf.train.Saver 的使用方法及实例：

方法一：仅保存模型的参数

仅保存模型的参数，不保存计算图和元数据文件，下次使用时需要重新构建图和运行环境。

import tensorflow as tf

# 创建输入变量
x = tf.placeholder(tf.float32, name='x')
y = tf.placeholder(tf.float32, name='y')

# 定义计算图
z = tf.add(x, y, name='z')

# 创建 Saver 对象
saver = tf.train.Saver()

# 保存模型
with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())  # 初始化全局变量
    model_path = saver.save(sess, './my_model')  # 保存模型参数
    print('Model saved in {}'.format(model_path))

方法二：保存模型的参数、计算图和元数据文件

保存模型的参数、计算图和元数据文件，下次使用时无需重新构建图和运行环境。

import tensorflow as tf

# 创建输入变量
x = tf.placeholder(tf.float32, name='x')
y = tf.placeholder(tf.float32, name='y')

# 定义计算图
z = tf.add(x, y, name='z')

# 创建 Saver 对象
saver = tf.train.Saver()

# 保存模型和计算图
with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())

    # 保存模型和计算图
    model_path = saver.save(sess, './my_model', global_step=1000, write_meta_graph=True)
    print('Model saved in {}'.format(model_path))

以上为 TensorFlow 的 tf.train.Saver 函数的使用方法及实例。

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