TensorFlow模型载入方法汇总(小结)

当我们在使用TensorFlow开发模型时，通常会涉及到模型的存储与恢复，特别是在使用分布式训练或者长时间训练时。在这篇文章中，我们将会总结一些TensorFlow模型载入的方法。

1. TensorFlow原生方式载入

在TensorFlow中，原生的方式载入模型，最简单的方法是使用tf.train.Saver()类。

其具体过程包括以下几个步骤：
1. 构建一个tf.train.Saver()的实例对象，指定需要保存和恢复的变量；
2. 调用saver.save(sess, save_path)方法保存模型，其中"sess"是指定的Session对象，"save_path"是模型的保存路径；
3. 调用saver.restore(sess, save_path)方法载入模型，其中"sess"还是指定的Session对象，"save_path"是模型的保存路径。

以下是一些示例代码：

import tensorflow as tf

# 构建计算图
a = tf.constant(1, dtype=tf.float32)
b = tf.constant(2, dtype=tf.float32)
c = tf.add(a, b)

# 创建一个tf.train.Saver()实例对象
saver = tf.train.Saver()

# 保存模型
with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    save_path = saver.save(sess, './model.ckpt')
    print("Model saved in file: %s" % save_path)

# 载入模型
with tf.Session() as sess:
    saver.restore(sess, './model.ckpt')
    print("Model restored.")
    print(sess.run(c))

2. TensorFlow Estimator API方式载入

在TensorFlow中，使用tf.estimator.Estimator API时，可以通过修改model_dir参数来指定模型的保存路径，然后通过Estimator的train()或者evaluate()方法训练/评估模型。

以下是一个示例：

import tensorflow as tf

# 定义一个简单的estimator
def model_fn(features, labels, mode):
    a = tf.constant(1, dtype=tf.float32)
    b = tf.constant(2, dtype=tf.float32)
    c = tf.add(a, b)
    predictions = {"result": c}
    return tf.estimator.EstimatorSpec(mode, predictions=predictions)

# 创建estimator实例对象
estimator = tf.estimator.Estimator(model_fn=model_fn, model_dir='./model')

# 训练模型
train_input_fn = tf.estimator.inputs.numpy_input_fn(x={}, y={}, batch_size=1, num_epochs=1, shuffle=False)
estimator.train(input_fn=train_input_fn)

# 载入模型
predict_input_fn = tf.estimator.inputs.numpy_input_fn(x={}, batch_size=1, shuffle=False)
predict_results = estimator.predict(input_fn=predict_input_fn)
for result in predict_results:
    print(result["result"])

3. TensorFlow Hub方式载入

TensorFlow Hub是一个可重用模型组件库，其中的模型以TensorFlow模块(TF Hub module)的形式进行发布和共享。TensorFlow Hub提供了一种简单的方法来使用预训练的模型，其中一些模型可以直接在训练数据集上进行微调。

以下是一个示例：

import tensorflow as tf
import tensorflow_hub as hub

# 构建一个计算图
module_url = "https://tfhub.dev/google/nnlm-en-dim50/2"
embed = hub.Module(module_url)
embed_inputs = ['I am a sentence for which I would like to get its embedding.', 'tensorflow hub model']
embed_outputs = embed(embed_inputs)

# 载入模型
with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    sess.run(tf.tables_initializer())
    embed_matrix = sess.run(embed_outputs)
    print(embed_matrix)

在以上的示例代码中，我们构建了一个计算图，然后使用hub.Module()载入并使用预训练的模型。

总结

本文介绍了三种常见的TensorFlow模型载入方法，包括原生方式载入、Estimator API方式载入及使用TensorFlow Hub载入。不同的载入方法可以根据具体的需求选择使用。载入模型后，我们可以使用模型进行预测、评估或者进行微调。