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@w460461339 2019-02-20T18:14:35.000000Z 字数 5167 阅读 1956

Tensorflow Day3.2: GoogleNet-Finetune,模型的加载与保存，ops&tensor

Tensorflow

1、GoogleNet模型的Finetune

以GoogleNet为例子

理论参考：https://www.cnblogs.com/andre-ma/p/8676186.html
https://www.zhihu.com/question/41631631?sort=created
代码：https://blog.csdn.net/White_Idiot/article/details/78816850

目标

1、googlenet是在imagenet上训练的1000类分类器。
2、我们希望利用googlenet在一个5分类问题上。

实现策略

1、下图是googlenet最后几层。
2、5分类的实现策略就是，将FC层替换掉，替换成输出类别个数为5的FC层。
3、具体实现步骤如下：
    3.1 拿到Inception-v3的FC层前一层的输出张量编号。‘pool_3/_reshape:0’
    3.2 将每一张图片利用Inception-v3跑一遍，并获得‘pool_3/_reshape:0’这个张量。
    3.3 那么上述‘pool_3/_reshape:0’张量即作为每张图片的特征向量。
    3.4 之后，自己随便搭一个输入尺寸等于张量大小，输出尺寸等于5的FC层，利用图片的特征向量和label进行训练即可。

image_1d2kob4o8b9mpvrn2a37rt59.png-61.3kB

总结：

1、思路就是将Inception的CNN层当成特征提取器。
2、以及完全替换掉FC层，变成自己想要的层数即可。

问题：

1、模型的保存和再读取怎么办？
    1.1 相当于inception和新训练的FC层分开保存？
    1.2 加载的时候自己把它连起来？
2、PB格式的模型文件和.meta格式的模型文件有什么不同？
 答：https://zhuanlan.zhihu.com/p/32887066
     大意就是pb是一个跨框架/语言的模型文件，支持更好。
     ckpt之类的只能在tensorflow下用。
3、另外，我到底要怎么样才能够方便的找到我要的那一个Tensor名字？
   一个简单的办法是，先加载模型，然后启动tensorboard，在tensorboard里面的graph来找。

fine-tune模型预测

尝试使用fine-tune的模型进行预测。

之前以为自己训练的FC层和Inceptionv3的特征提取部分需要分开加载。但是后来看代码，发现fine-tune的时候，Inception层和自定义FC层是在一个Graph下的，因此保存的时候就一起保存了。

因此加载的时候，只需要加载fine-tune过的模型就好。

另外关于tensorboard如何查看网络图：

  1. with tf.Session(graph=graph) as sess:
  2.     tf.summary.FileWriter(dir_path,sess.graph)

执行上述语句，然后跑tensorboard启动语句：
tensorboard --logdir=
即可

2、Tensorflow模型保存&加载

以自己训练的VGG模型为例子
参考：
最好的科普：https://cv-tricks.com/tensorflow-tutorial/save-restore-tensorflow-models-quick-complete-tutorial/
代码比较丰富：https://blog.csdn.net/liuxiao214/article/details/79048136
表格总结类型：https://www.cnblogs.com/hellcat/p/6925757.html#_label3_1

2.1 基本的保存模型方法

基本保存模型的方法很简单：

1、定义一个saver对象。
2、调用saver对象的save方法，保存模型。

  1. # 第一步：定义Saver对象
  2. saver = tf.train.Saver(max_to_keep=3)
  3. tf.add_to_collection('predict',dense_2)
  4. with tf.Session() as sess:
  5.     # 初始化
  6.     sess.run(init)
  7.     for i in range(20000):
  8.         # 拿到数据
  9.         batch_x,batch_y=mnist.train.next_batch(50)
  10.         # 每100步保存一下
  11.         if i%100==0:
  12.             summary_res,result=sess.run([merged,accuracy],feed_dict={x_input:batch_x,
  13.                                                 y_input:batch_y,
  14.                                                 keep_prob:1.0})
  16.             test_writer.add_summary(summary_res, i)
  17.             # 第二部，调用save方法，保存模型
  18.             saver.save(sess,
  19.                        './Day2_Saved_Model/my_easy_cnn_'+str(result),
  20.                        global_step=i)
  21.             print(int(i/100),result)
  23.         summary_train,_=sess.run([merged,trainer],feed_dict={x_input:batch_x,
  24.                                     y_input:batch_y,
  25.                                     keep_prob:0.5})
  26.         train_writer.add_summary(summary_train, i)

Saver定义时的参数：

1、max_to_keep: 表示最多保存几个模型
2、keep_checkpoint_every_n_hours：每几个小时保存一个模型

Saver.save参数：

1、第一个：sess，表示保存对象
2、第二个：'....'，表示保存模型的名字
3、global_step:表示将第几个迭代的信息也保存到模型名称中
4、write_meta_graph：表示是否每次都需要保存meta文件。

保存之后得到的文件：

image_1d3g52c15104p104b19s915hq1nbg9.png-4.8kB

1、checkpoint：简单的检查点，不包含模型信息。
2、参数文件：
    2.1 .index：保存当前参数名
    2.2 .dataxxx：保存了当前参数值
3、.meta：保存了模型的网络结构
2.2 读取预训练模型

读取预训练模型其实也很简单，就三步：

1、加载模型网络结构。
2、加载模型参数。
3、拿到当前的图对象（为了后续做准备）

  1. # 保存模型的文件夹
  2. model_dir='./Day2_Saved_Model/'
  3. with tf.Session() as sess:
  4.     # 加载模型的网络结构
  5.     new_saver = tf.train.import_meta_graph(os.path.join(model_dir,'my_easy_cnn_0.96-400.meta'))
  6.     # 利用网络结构加载模型参数
  7.     new_saver.restore(sess,tf.train.latest_checkpoint(model_dir))
  8.     # 拿到图
  9.     graph=tf.get_default_graph()

难点是，或者说比较麻烦的地方是，如何使用模型呢？

2.2.1 使用与训练模型进行预测

相对比较简单的操作了。

其实和训练时候一样，我们要找到网络的入口和出口。

由于整个网络是通过Tensor来进行联通的，所以我们要找到：

1、入口的Tensor
2、出口的Tensor

关于Tensor和ops的关系，看 section-6。

找到Tensor的方法也分两步：

1、找到目标Tensor对应的那个operation。
2、通过operation拿到想要的tensor。

首先回答为什么要找到operation：

1、因为代码中 tf.placeholder(....,name='xxx')，这是给operation命名。
2、保存的文件中，只保存网络结构，网络训练参数，没有流动的tensor名字。
3、因此，需要通过operation拿到我们要的内容。

当然，还有其他办法，不通过ops来获得目标tensor。

  1. x_input=tf.placeholder(shape=(None,784),dtype=tf.float32,name='x_input')
  2. .....
  3. dense=tf.nn.softmax(dense,name=name+'_softmax')
  4. # 将tensor保存起来
  5. tf.add_to_collection('input',x_input)
  6. tf.add_to_collection('predict',dense)

通过add_to_collection将tensor保存起来，那么他们就会像op一样，被保存在graph中，那么，再次读取模型的时候，就可以通过这两个名字直接获得。

  1. tf.reset_default_graph()
  3. model_dir='./Day2_Saved_Model/'
  4. with tf.Session() as sess:
  6.     new_saver = tf.train.import_meta_graph(os.path.join(model_dir,'my_easy_cnn_0.96-400.meta'))
  7.     new_saver.restore(sess,tf.train.latest_checkpoint(model_dir))
  9.     # 拿到此时的graph
  10.     graph = tf.get_default_graph()
  12.     # 通过graph的get_collection方法来拿到对应的tensor。
  13.     restore_input = graph.get_collection('input')
  14.     restore_output = graph.get_collection('predict')
2.2.2 通过预训练模型来进行fine-tune

参考：https://blog.csdn.net/White_Idiot/article/details/78816850

实验完成了，见Section 1.0

2.3 问题

1、为什么需要get_tensor_byname
答：

因为sess.run的对象是tensor

2、为什么不能直接通过get_operations_byname拿到op，然后run这个op，得到结果
答：

1、这个反映了对tensorflow工作机制的不熟悉。
2、在训练的时候，sess.run的对象也是tensor，而不是ops

3、Tensorflow中Operations，Tensor以及Collection概念

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