Tensorflow 如何从checkpoint文件中加载变量名和变量值

在Tensorflow中，保存和加载变量以checkpoint文件的方式进行。从checkpoint文件中加载变量名和变量值的方法在使用Tensorflow训练模型，在后续的模型迁移、fine-tune等场景中都具有很高的实用性。本文将就如何从checkpoint文件中加载变量名和变量值进行详细的讲解，并提供两条示例说明。

加载变量名和变量值的方法

1. 通过tf.train.list_variables函数获取变量名

在Tensorflow中，我们可以使用tf.train.list_variables函数获取checkpoint文件中所有的变量名。其中，参数checkpoint_path是checkpoint文件的路径。

import tensorflow as tf

checkpoint_path = 'model.ckpt'
var_list = tf.train.list_variables(checkpoint_path)

print(var_list)

执行以上代码，可以得到所有变量名以及其形状信息。

[('dense/kernel', [784, 256]), ('dense/bias', [256]), ('dense_1/kernel', [256, 128]), ('dense_1/bias', [128]), ('dense_2/kernel', [128, 10]), ('dense_2/bias', [10]), ('global_step', [])]

以上代码中，我们保存了一个简单的全连接神经网络模型，并将其保存到了文件model.ckpt中。可以看到，列表中包含了所有变量名和变量形状的信息。

2. 使用tf.train.load_variable函数加载指定变量的值

在从checkpoint文件中加载变量值时，可以使用tf.train.load_variable函数。其中，参数checkpoint_path是checkpoint文件的路径，参数name是变量名。

import tensorflow as tf

checkpoint_path = 'model.ckpt'
var_name = 'dense/kernel'

value = tf.train.load_variable(checkpoint_path, var_name)

print(value)

执行以上代码，可以获取到变量名为dense/kernel的变量值。

[[ 0.03491595  0.01279094 -0.04333394 ...  0.0212755  -0.03105487
  -0.0387002 ]
 [-0.03209756 -0.03677122 -0.03342328 ...  0.07688914 -0.0207576
   0.00993338]
 [ 0.05523036 -0.06751028  0.02361006 ... -0.05259802  0.06674623
  -0.07489346]
 ...
 [ 0.051607    0.05964749 -0.03530992 ...  0.07469327  0.03003595
   0.00992115]
 [-0.06695351 -0.02327046 -0.06988214 ... -0.0190439  -0.05801676
  -0.00384234]
 [ 0.00633868 -0.05665244 -0.01012416 ... -0.04057124 -0.07706857
   0.04449148]]

以上代码中，我们加载了变量名为dense/kernel的变量值，并将其打印出来。

示例说明

现在，我们来举两个例子说明如何从checkpoint文件中加载变量名和变量值。

示例1：加载变量名和值并在新模型中应用

在这个示例中，我们将从checkpoint文件中加载变量名和变量值，并在一个新的全连接神经网络模型中应用这些值。

import tensorflow as tf

# 定义一个简单的全连接神经网络模型
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784], name='x')
y_true = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10], name='y_true')

with tf.variable_scope('dense_layer'):
    dense_layer = tf.layers.dense(x, units=256, activation=tf.nn.relu, name='dense')
    dense_layer_1 = tf.layers.dense(dense_layer, units=128, activation=tf.nn.relu, name='dense_1')
    logits = tf.layers.dense(dense_layer_1, units=10, name='dense_2')

# 定义损失函数、优化器
cross_entropy = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits=logits, labels=y_true))
train_step = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=0.001).minimize(cross_entropy)

# 创建一个Saver对象来管理模型中的所有变量
saver = tf.train.Saver()

# 从checkpoint文件中获取变量名和变量值，并对应到新模型中
checkpoint_path = 'model.ckpt'
var_list = tf.train.list_variables(checkpoint_path)
var_dict = {}
for var_name, _ in var_list:
    value = tf.train.load_variable(checkpoint_path, var_name)
    new_name = var_name.replace('/', '_')
    var_dict[new_name] = tf.Variable(value, name=new_name)

# 使用新的变量值对模型中的变量进行初始化
init_op = tf.global_variables_initializer()

# 在新模型中使用新的变量值
with tf.Session() as sess:
    sess.run(init_op)

    for i in range(1000):
        # 训练模型
        _, loss = sess.run([train_step, cross_entropy], feed_dict={x: x_train, y_true: y_train})

        # 输出损失值
        if i % 100 == 0:
            print('Step {}: loss={}'.format(i, loss))

    # 保存模型
    saver.save(sess, 'new_model.ckpt')

以上代码中，我们首先定义了一个全连接神经网络模型。紧接着，我们从checkpoint文件中获取了所有的变量名和变量值，并用它们初始化了一个新的模型。最后，我们使用了新的模型训练了神经网络，并将训练好的新模型保存到了文件new_model.ckpt中。

示例2：加载变量值和应用模型

这个示例展示了如何从checkpoint文件中加载变量值，并用它们应用一个预训练好的模型。

import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载MNIST数据集
mnist = tf.keras.datasets.mnist
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

# 数据预处理
x_test = np.reshape(x_test, [-1, 784])
y_test = np.eye(10)[y_test]

# 定义一个简单的全连接神经网络模型
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784], name='x')
y_true = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10], name='y_true')

with tf.variable_scope('dense_layer'):
    dense_layer = tf.layers.dense(x, units=256, activation=tf.nn.relu, name='dense')
    dense_layer_1 = tf.layers.dense(dense_layer, units=128, activation=tf.nn.relu, name='dense_1')
    logits = tf.layers.dense(dense_layer_1, units=10, name='dense_2')

# 计算模型在测试集上的精度
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(tf.equal(tf.argmax(logits, axis=1), tf.argmax(y_true, axis=1)), tf.float32))

# 创建一个Saver对象来管理模型中的所有变量
saver = tf.train.Saver()

# 加载checkpoint文件中的变量值
checkpoint_path = 'model.ckpt'
var_list = tf.train.list_variables(checkpoint_path)
var_dict = {}
for var_name, _ in var_list:
    value = tf.train.load_variable(checkpoint_path, var_name)
    new_name = var_name.replace('/', '_')
    var_dict[new_name] = tf.Variable(value, name=new_name)

# 应用变量值到模型中的变量
with tf.Session() as sess:
    saver.restore(sess, checkpoint_path)
    test_accuracy = sess.run(accuracy, feed_dict={x: x_test, y_true: y_test})
    print('Test accuracy: {}'.format(test_accuracy))

以上代码中，我们首先加载了MNIST数据集，并将数据预处理成适用于我们的全连接神经网络模型的格式。紧接着，我们定义了一个全连接神经网络模型，并计算了模型在测试集上的精度。接着，我们从checkpoint文件中获取了所有的变量名和变量值，并用它们初始化了模型中的变量。最后，我们用预训练好的模型在测试集上进行了精度测试并输出了结果。