Tensorflow加载预训练模型和保存模型的实例

使用tensorflow过程中，训练结束后我们需要用到模型文件。有时候，我们可能也需要用到别人训练好的模型，并在这个基础上再次训练。这时候我们需要掌握如何操作这些模型数据。看完本文，相信你一定会有收获！

1 Tensorflow模型文件

我们在checkpoint_dir目录下保存的文件结构如下：

|--checkpoint_dir| |--checkpoint| |--MyModel.meta| |--MyModel.data-00000-of-00001| |--MyModel.index

1.1 meta文件

MyModel.meta文件保存的是图结构，meta文件是pb（protocol buffer）格式文件，包含变量、op、集合等。

1.2 ckpt文件

ckpt文件是二进制文件，保存了所有的weights、biases、gradients等变量。在tensorflow 0.11之前，保存在.ckpt文件中。0.11后，通过两个文件保存,如：

MyModel.data-00000-of-00001MyModel.index

1.3 checkpoint文件

我们还可以看，checkpoint_dir目录下还有checkpoint文件，该文件是个文本文件，里面记录了保存的最新的checkpoint文件以及其它checkpoint文件列表。在inference时，可以通过修改这个文件，指定使用哪个model

2 保存Tensorflow模型

tensorflow 提供了tf.train.Saver类来保存模型，值得注意的是，在tensorflow中，变量是存在于Session环境中，也就是说，只有在Session环境下才会存有变量值，因此，保存模型时需要传入session：

saver = tf.train.Saver()saver.save(sess,"./checkpoint_dir/MyModel")

看一个简单例子：

import tensorflow as tfw1 = tf.Variable(tf.random_normal(shape=[2]), name='w1')w2 = tf.Variable(tf.random_normal(shape=[5]), name='w2')saver = tf.train.Saver()sess = tf.Session()sess.run(tf.global_variables_initializer())saver.save(sess, './checkpoint_dir/MyModel')

执行后，在checkpoint_dir目录下创建模型文件如下：

checkpointMyModel.data-00000-of-00001MyModel.indexMyModel.meta

另外，如果想要在1000次迭代后，再保存模型，只需设置global_step参数即可：

saver.save(sess, './checkpoint_dir/MyModel',global_step=1000)

保存的模型文件名称会在后面加-1000,如下：

checkpointMyModel-1000.data-00000-of-00001MyModel-1000.indexMyModel-1000.meta

在实际训练中，我们可能会在每1000次迭代中保存一次模型数据，但是由于图是不变的，没必要每次都去保存，可以通过如下方式指定不保存图：

saver.save(sess, './checkpoint_dir/MyModel',global_step=step,write_meta_graph=False)

另一种比较实用的是，如果你希望每2小时保存一次模型，并且只保存最近的5个模型文件：

tf.train.Saver(max_to_keep=5, keep_checkpoint_every_n_hours=2)

注意：tensorflow默认只会保存最近的5个模型文件，如果你希望保存更多，可以通过max_to_keep来指定