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0 .保存模型 tf.train.Saver()类 

tf.train.Saver.restore()  加载模型

1.  加载 图结构+模型参数  tf.train.import_meta_graph 

2.只加载数据，不加载图结构  tf.train.get_checkpoint_state

3.  tf.train.get_checkpoint_state()  函数说明：  找出训练时保存的模型 

4. 二进制模型加载: 修改已经训练好的网络模型

5. 二进制模型制作:tensorflow的Freezing

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tensorflow在训练过程中，通常不会将权重数据保存在格式文件里（这里我理解是模型文件），反而是分开保存在一个叫checkpoint的检查点文件里，当初始化时，再通过模型文件里的变量Op节点来从checkoupoint文件读取数据并初始化变量。

0 .保存模型 tf.train.Saver()类 

  .save(sess, ckpt文件目录)方法  ： saver()与restore()只是保存了session中的相关变量对应的值，并不涉及模型的结构

Saver的作用是将我们训练好的模型的参数保存下来，以便下一次继续用于训练或测试；Restore则是将训练好的参数提取出来。Saver类训练完后，是以checkpoints文件形式保存。提取的时候也是从checkpoints文件中恢复变量。Checkpoints文件是一个二进制文件，它把变量名映射到对应的tensor值 。

一般地，Saver会自动的管理Checkpoints文件。以max_to_keep指定保存最近的N个Checkpoints文件。

• saver()可以选择global_step参数来为ckpt文件名添加数字标记：

saver.save(sess, 'my-model', global_step=0) ==> filename: 'my-model-0'
...
saver.save(sess, 'my-model', global_step=1000) ==> filename: 'my-model-1000'

• max_to_keep参数定义saver()将自动保存的最近n个ckpt文件，默认n=5，即保存最近的5个检查点ckpt文件。若n=0或者None，则保存所有的ckpt文件。
• keep_checkpoint_every_n_hours与max_to_keep类似，定义每n小时保存一个ckpt文件。

# Create a saver.
saver = tf.train.Saver(...variables...)
# Launch the graph and train, saving the model every 1,000 steps.
sess = tf.Session()
for step in xrange(1000000):
    sess.run(..training_op..)
    if step % 1000 == 0:
        # Append the step number to the checkpoint name:
        saver.save(sess, 'my-model', global_step=step)

• 当var_list是字典形式{变量名字符串: 变量符号}时，相对应的restore也根据同样形式的字典将ckpt中的字符串对应的变量加载给程序中的符号, 如:saver = tf.train.Saver({"v/ExponentialMovingAverage":v}) 
• 如果Saver给定了字典作为加载方式，则按照字典来，如：saver = tf.train.Saver({"v/ExponentialMovingAverage":v})，否则每个变量寻找自己的name属性在ckpt中的对应值进行加载。eg:

#保存代码
saver = tf.train.Saver(max_to_keep=2)
with tf.Session() as sess:
       ...
    saver.save(sess,'../model/model.ckpt')

 

checkpoint文件：二进制文件保存最新的模型
.meta文件保存了 图结构
.index文件保存了 参数名
.data文件保存了 参数值

 

tf.train.Saver.restore()  加载模型

 saver.restore()回根据 'model.ckpt-n' 自动寻找参数名--值文件进行加载 

基于checkpoint文件(ckpt)加载参数时，实际上就是用Saver.restore取代了initializer的初始化

ckpt = tf.train.get_checkpoint_state('./model/')
saver.restore(sess,ckpt.model_checkpoint_path)
#等价
saver.restore(sess,'./model/model.ckpt-0')   # restore(sess, save_path)
new_saver.restore(sess, tf.train.latest_checkpoint('./model/'))

• sess: 保存参数的会话。
• save_path: 保存参数的路径。
• 当从文件中恢复变量时，不需要事先对他们进行初始化，因为“恢复”自身就是一种初始化变量的方法。
• 可以使用tf.train.latest_checkpoint()来自动获取最后一次保存的模型。如：

model_file=tf.train.latest_checkpoint('ckpt/')
saver.restore(sess,model_file)

1.  加载 图结构+模型参数  tf.train.import_meta_graph 

 tf.train.import_meta_graph()   根据 'model.ckpt-n.meta'加载图结构，并返回saver对象

ckpt = tf.train.get_checkpoint_state('./model/')  #./model为数据加载路径
saver = tf.train.import_meta_graph(ckpt.model_checkpoint_path +'.meta')
with tf.Session() as sess:
    if ckpt and tf.train.checkpoint_exists(ckpt.model_checkpoint_path):
        saver.restore(sess,ckpt.model_checkpoint_path)

2.只加载数据，不加载图结构  tf.train.get_checkpoint_state

# 只加载数据，不加载图结构，可以在新图中改变batch_size等的值
# 不过需要注意，Saver对象实例化之前需要定义好新的图结构，否则会报错
saver = tf.train.Saver()
ckpt = tf.train.get_checkpoint_state('./model/')
with tf.Session() as sess:
    ... #graph 定义
    if ckpt and tf.train.checkpoint_exists(ckpt.model_checkpoint_path):
    saver.restore(sess,ckpt.model_checkpoint_path)

3.  tf.train.get_checkpoint_state()  函数说明：  找出训练时保存的模型 

通过checkpoint文件找到模型文件名

tf.train.get_checkpoint_state(checkpoint_dir,latest_filename=None)

 #  ckpt.model_checkpoint_path可以找出所有模型中最新的模型
ckpt = tf.train.get_checkpoint_state('/mnist/summary/train')
if ckpt and ckpt.model_checkpoint_path:
    print(ckpt.model_checkpoint_path)
#   ckpt.all_model_checkpoint_paths可以找出所有模型
ckpt = tf.train.get_checkpoint_state('mnist/summary/train')
if ckpt and ckpt.model_checkpoint_path:
    print(ckpt.all_model_checkpoint_paths)

 

• model_checkpoint_path保存了最新的tensorflow模型文件的文件名，
• all_model_checkpoint_paths则有未被删除的所有tensorflow模型文件的文件名。 

ckpt = tf.train.get_checkpoint_state('./model/')  # 通过  'checkpoint文件'  找到模型文件名

 ckpt 包含的属性:

•     model_checkpoint_path：         保存了'./model'中最新的tensorflow模型文件的文件名
•     all_model_checkpoint_paths：               保存了'./model'中所有tensorflow模型文件的文件名

ckpt = tf.train.get_checkpoint_state('./model/')
print(ckpt.model_checkpoint_path)

 

4. 二进制模型加载: 修改已经训练好的网络模型

# 新建空白图
self.graph = tf.Graph()
# 空白图列为默认图
with self.graph.as_default():
    # 二进制读取模型文件
    with tf.gfile.FastGFile(os.path.join(model_dir,model_name),'rb') as f:
        # 新建GraphDef文件，用于临时载入模型中的图
        graph_def = tf.GraphDef()
        # GraphDef加载模型中的图
        graph_def.ParseFromString(f.read())
        # 在空白图中加载GraphDef中的图
        tf.import_graph_def(graph_def,name='')
        # 在图中获取张量需要使用graph.get_tensor_by_name加张量名
        # 这里的张量可以直接用于session的run方法求值了
        # 补充一个基础知识，形如'conv1'是节点名称，而'conv1:0'是张量名称，表示节点的第一个输出张量
        self.input_tensor = self.graph.get_tensor_by_name(self.input_tensor_name)
        self.layer_tensors = [self.graph.get_tensor_by_name(name + ':0') for name   in self.layer_operation_names]

5. 二进制模型制作:tensorflow的Freezing

将模型文件和权重文件整合合并为一个文件，主要用途是便于发布   官方解释可参考

tensorflow将模型和权重数据分开保存，这使发布产品时不方便，而freeze_graph.py脚本文件可以将这两文件整合合并成一个文件。 【参考： TensorFlow 模型保存/加载方法】

参数：

• input_graph：（必选）模型文件，可以是二进制的pb文件，或文本的meta文件，用input_binary来指定区分
• input_checkpoint：（必选）检查点数据文件。训练时，给Saver用于保存权重、偏置等变量值。这时用于模型恢复变量值。
•  output_node_names：（必选）输出节点的名字，有多个时用逗号分开。用于指定输出节点，将没有在输出线上的其它节点剔除。
• output_graph：（必选） 用来保存整合后的模型输出文件。

 

python tensorflow/python/tools/free_graph.py \
--input_graph=some_graph_def.pb \ 注意：这里的pb文件是用tf.train.write_graph方法保存的
--input_checkpoint=model.ckpt.1001 \ 注意：这里若是r12以上的版本，只需给.data-00000....前面的文件名，如：model.ckpt.1001.data-00000-of-00001，只需写model.ckpt.1001  
--output_graph=/tmp/frozen_graph.pb
--output_node_names=softmax