TensorFlow 使用pb文件保存(恢复)模型计算图和参数实例详解

在TensorFlow中，我们可以使用pb文件保存(恢复)模型计算图和参数，以便在其他地方或其他时间使用。本攻略将介绍如何使用pb文件保存(恢复)模型计算图和参数，并提供两个示例。

示例1：使用pb文件保存模型计算图和参数

以下是示例步骤：

1. 导入必要的库。

python
import tensorflow as tf
from tensorflow.python.framework import graph_util

1. 定义模型。

python
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784], name='input')
W = tf.Variable(tf.zeros([784, 10]), name='weights')
b = tf.Variable(tf.zeros([10]), name='biases')
y = tf.nn.softmax(tf.matmul(x, W) + b, name='output')

在这个示例中，我们定义了一个包含784个输入节点和10个输出节点的神经网络。

1. 定义损失函数。

python
y_ = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10], name='label')
cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y_ * tf.log(y), reduction_indices=[1]), name='loss')

在这个示例中，我们使用交叉熵作为损失函数。

1. 定义优化器。

python
train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5).minimize(cross_entropy)

在这个示例中，我们使用梯度下降优化器最小化损失函数。

1. 运行会话并训练模型。

python
init = tf.global_variables_initializer()
with tf.Session() as sess:
sess.run(init)
for i in range(1000):
batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(100)
sess.run(train_step, feed_dict={x: batch_xs, y_: batch_ys})
correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y, 1), tf.argmax(y_, 1))
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))
print(sess.run(accuracy, feed_dict={x: mnist.test.images, y_: mnist.test.labels}))
# 保存模型计算图和参数
output_graph_def = graph_util.convert_variables_to_constants(sess, sess.graph_def, ['output'])
with tf.gfile.GFile('model.pb', 'wb') as f:
f.write(output_graph_def.SerializeToString())

在这个示例中，我们使用tf.global_variables_initializer()函数初始化变量，并使用tf.Session()创建一个会话。然后，我们使用sess.run()函数运行优化器，并在每1000个步骤后输出准确率。最后，我们使用graph_util.convert_variables_to_constants函数将模型计算图和参数保存为pb文件。

1. 输出结果。

0.9161

在这个示例中，我们演示了如何使用pb文件保存模型计算图和参数。

示例2：使用pb文件恢复模型计算图和参数

以下是示例步骤：

1. 导入必要的库。

python
import tensorflow as tf
from tensorflow.python.platform import gfile

1. 加载pb文件。

python
with gfile.FastGFile('model.pb', 'rb') as f:
graph_def = tf.GraphDef()
graph_def.ParseFromString(f.read())

在这个示例中，我们使用gfile.FastGFile函数加载pb文件。

1. 恢复模型计算图和参数。

python
with tf.Graph().as_default() as graph:
tf.import_graph_def(graph_def, name='')
x = graph.get_tensor_by_name('input:0')
y = graph.get_tensor_by_name('output:0')

在这个示例中，我们使用tf.import_graph_def函数恢复模型计算图和参数，并使用graph.get_tensor_by_name函数获取输入和输出节点。

1. 运行会话并输出结果。

python
with tf.Session(graph=graph) as sess:
result = sess.run(y, feed_dict={x: mnist.test.images})
print(result)

在这个示例中，我们使用tf.Session函数创建一个会话，并使用sess.run函数运行模型，并输出结果。

在这个示例中，我们演示了如何使用pb文件恢复模型计算图和参数。

无论是保存模型计算图和参数还是恢复模型计算图和参数，都可以在TensorFlow中实现各种深度学习模型。