Tensorflow加载Vgg预训练模型操作

TensorFlow是一个强大的机器学习框架，可以用来搭建深度学习模型。其中VGG是非常常用的深度卷积神经网络之一，在TensorFlow中预训练的VGG模型也已经被提供。在本文中，我们将详细介绍如何在TensorFlow中加载VGG预训练模型，以及如何使用它来进行图像分类。

1. 下载预训练模型

首先需要下载VGG预训练模型。可以从TensorFlow官网或者GitHub上下载，这里我们以官网提供的为例。下载VGG16和VGG19两个模型：

$ wget http://download.tensorflow.org/models/vgg_16_2016_08_28.tar.gz
$ wget http://download.tensorflow.org/models/vgg_19_2016_08_28.tar.gz

解压缩文件：

$ tar zxvf vgg_16_2016_08_28.tar.gz
$ tar zxvf vgg_19_2016_08_28.tar.gz

解压缩后，可以看到以下文件：

vgg_16.ckpt
vgg_16.ckpt.meta
vgg_19.ckpt
vgg_19.ckpt.meta

这些文件就是我们需要的预训练模型的参数和结构定义。

2. 加载预训练模型

在TensorFlow中，可以通过tf.train.Saver()函数来保存和加载模型。因此，加载VGG预训练模型的第一步，就是要使用Saver函数来恢复参数。我们可以使用以下代码来加载VGG16预训练模型：

import tensorflow as tf

# 创建计算图
with tf.Graph().as_default() as graph:
    # 创建模型
    with tf.variable_scope('vgg_16'):
        ...
        # 这里定义VGG16的网络结构
        ...

    # 构建Saver对象，用于恢复模型参数
    saver = tf.train.Saver()

    # 创建会话
    with tf.Session() as sess:
        # 恢复模型参数
        saver.restore(sess, 'vgg_16.ckpt')

        # 在此进行测试或者其它计算操作
        ...

以上代码展示了如何在TensorFlow中使用Saver对象来恢复VGG16预训练模型的参数。其中，saver.restore()函数用于恢复模型参数，参数为要恢复的会话和模型参数的文件路径。

同理，我们可以使用以下代码来加载VGG19预训练模型：

import tensorflow as tf

# 创建计算图
with tf.Graph().as_default() as graph:
    # 创建模型
    with tf.variable_scope('vgg_19'):
        ...
        # 这里定义VGG19的网络结构
        ...

    # 构建Saver对象，用于恢复模型参数
    saver = tf.train.Saver()

    # 创建会话
    with tf.Session() as sess:
        # 恢复模型参数
        saver.restore(sess, 'vgg_19.ckpt')

        # 在此进行测试或者其它计算操作
        ...

3. 使用预训练模型进行图像分类

加载了预训练模型之后，我们可以用它来进行图像分类。以下是一个简单的示例，用于使用VGG16模型对一张图片进行分类。

import tensorflow as tf
import numpy as np
from PIL import Image

# 加载图像
image_path = 'example.jpg'
image_data = np.array(Image.open(image_path).resize((224, 224)), dtype=np.float32)

# 归一化
image_data -= np.array([128.0, 128.0, 128.0])
image_data /= np.array([128.0, 128.0, 128.0])

# 创建计算图
with tf.Graph().as_default() as graph:
    # 创建模型
    with tf.variable_scope('vgg_16'):
        ...
        # 这里定义VGG16的网络结构
        ...

    # 构建Saver对象，用于恢复模型参数
    saver = tf.train.Saver()

    # 创建会话
    with tf.Session() as sess:
        # 恢复模型参数
        saver.restore(sess, 'vgg_16.ckpt')

        # 获取模型中的卷积层和全连接层
        conv_layers = graph.get_tensor_by_name('vgg_16/conv5/conv5_3/Relu:0')
        fc_layers = graph.get_tensor_by_name('vgg_16/fc7/Relu:0')

        # 进行前向传播
        conv_output = sess.run(conv_layers, feed_dict={'images:0': [image_data]})
        fc_output = sess.run(fc_layers, feed_dict={'vgg_16/conv5/conv5_3/Relu:0': conv_output})

        # 输出分类结果
        print('Prediction: ', np.argmax(fc_output))

以上代码首先加载一张图片，对其进行归一化处理，然后创建计算图，并通过graph.get_tensor_by_name()方法获取VGG16模型中的卷积层和全连接层。接下来，我们通过图片数据进行前向传播，得到卷积层的输出和全连接层的输出。最后，我们分类结果进行输出。

同理，我们也可以使用VGG19模型进行图像分类，代码如下：

import tensorflow as tf
import numpy as np
from PIL import Image

# 加载图像
image_path = 'example.jpg'
image_data = np.array(Image.open(image_path).resize((224, 224)), dtype=np.float32)

# 归一化
image_data -= np.array([128.0, 128.0, 128.0])
image_data /= np.array([128.0, 128.0, 128.0])

# 创建计算图
with tf.Graph().as_default() as graph:
    # 创建模型
    with tf.variable_scope('vgg_19'):
        ...
        # 这里定义VGG19的网络结构
        ...

    # 构建Saver对象，用于恢复模型参数
    saver = tf.train.Saver()

    # 创建会话
    with tf.Session() as sess:
        # 恢复模型参数
        saver.restore(sess, 'vgg_19.ckpt')

        # 获取模型中的卷积层和全连接层
        conv_layers = graph.get_tensor_by_name('vgg_19/conv5/conv5_4/Relu:0')
        fc_layers = graph.get_tensor_by_name('vgg_19/fc8/BiasAdd:0')

        # 进行前向传播
        conv_output = sess.run(conv_layers, feed_dict={'images:0': [image_data]})
        fc_output = sess.run(fc_layers, feed_dict={'vgg_19/conv5/conv5_4/Relu:0': conv_output})

        # 输出分类结果
        print('Prediction: ', np.argmax(fc_output))

以上代码与之前的VGG16模型代码类似，只是将vgg_16改成了vgg_19，并修改了获取卷积层和全连接层的方法。