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tensorflow如何实现将ckpt转pb文件

发布时间:2020-08-01 10:54:53 来源:亿速云 阅读:203 作者:小猪 栏目:开发技术

这篇文章主要讲解了tensorflow如何实现将ckpt转pb文件,内容清晰明了,对此有兴趣的小伙伴可以学习一下,相信大家阅读完之后会有帮助。

   使用 tf.train.saver()保存模型时会产生多个文件,会把计算图的结构和图上参数取值分成了不同的文件存储。这种方法是在TensorFlow中是最常用的保存方式。

    例如:下面的代码运行后,会在save目录下保存了四个文件:

import tensorflow as tf
# 声明两个变量
v1 = tf.Variable(tf.random_normal([1, 2]), name="v1")
v2 = tf.Variable(tf.random_normal([2, 3]), name="v2")
init_op = tf.global_variables_initializer() # 初始化全部变量
saver = tf.train.Saver() # 声明tf.train.Saver类用于保存模型
with tf.Session() as sess:
 sess.run(init_op)
 print("v1:", sess.run(v1)) # 打印v1、v2的值一会读取之后对比
 print("v2:", sess.run(v2))
 saver_path = saver.save(sess, "save/model.ckpt") # 将模型保存到save/model.ckpt文件
 print("Model saved in file:", saver_path)

    其中,checkpoint是检查点文件,文件保存了一个目录下所有的模型文件列表;
model.ckpt.meta文件保存了TensorFlow计算图的结构,可以理解为神经网络的网络结构,该文件可以被 tf.train.import_meta_graph 加载到当前默认的图来使用。
ckpt.data : 保存模型中每个变量的取值
   但很多时候,我们需要将TensorFlow的模型导出为单个文件(同时包含模型结构的定义与权重),方便在其他地方使用(如在Android中部署网络)。利用tf.train.write_graph()默认情况下只导出了网络的定义(没有权重),而利用tf.train.Saver().save()导出的文件graph_def与权重是分离的,因此需要采用别的方法。 我们知道,graph_def文件中没有包含网络中的Variable值(通常情况存储了权重),但是却包含了constant值,所以如果我们能把Variable转换为constant,即可达到使用一个文件同时存储网络架构与权重的目标。

    TensoFlow为我们提供了convert_variables_to_constants()方法,该方法可以固化模型结构,将计算图中的变量取值以常量的形式保存,而且保存的模型可以移植到Android平台。

一、CKPT 转换成 PB格式

    将CKPT 转换成 PB格式的文件的过程可简述如下:

通过传入 CKPT 模型的路径得到模型的图和变量数据
通过 import_meta_graph 导入模型中的图
通过 saver.restore 从模型中恢复图中各个变量的数据
通过 graph_util.convert_variables_to_constants 将模型持久化
 下面的CKPT 转换成 PB格式例子,是我训练GoogleNet InceptionV3模型保存的ckpt转pb文件的例子,训练过程可参考博客:《使用自己的数据集训练GoogLenet InceptionNet V1 V2 V3模型(TensorFlow)》:

def freeze_graph(input_checkpoint,output_graph):
 '''
 :param input_checkpoint:
 :param output_graph: PB模型保存路径
 :return:
 '''
 # checkpoint = tf.train.get_checkpoint_state(model_folder) #检查目录下ckpt文件状态是否可用
 # input_checkpoint = checkpoint.model_checkpoint_path #得ckpt文件路径
 
 # 指定输出的节点名称,该节点名称必须是原模型中存在的节点
 output_node_names = "InceptionV3/Logits/SpatialSqueeze"
 saver = tf.train.import_meta_graph(input_checkpoint + '.meta', clear_devices=True)
 graph = tf.get_default_graph() # 获得默认的图
 input_graph_def = graph.as_graph_def() # 返回一个序列化的图代表当前的图
 
 with tf.Session() as sess:
 saver.restore(sess, input_checkpoint) #恢复图并得到数据
 output_graph_def = graph_util.convert_variables_to_constants( # 模型持久化,将变量值固定
 sess=sess,
 input_graph_def=input_graph_def,# 等于:sess.graph_def
 output_node_names=output_node_names.split(","))# 如果有多个输出节点,以逗号隔开
 
 with tf.gfile.GFile(output_graph, "wb") as f: #保存模型
 f.write(output_graph_def.SerializeToString()) #序列化输出
 print("%d ops in the final graph." % len(output_graph_def.node)) #得到当前图有几个操作节点
 
 # for op in graph.get_operations():
 # print(op.name, op.values())

说明:

1、函数freeze_graph中,最重要的就是要确定“指定输出的节点名称”,这个节点名称必须是原模型中存在的节点,对于freeze操作,我们需要定义输出结点的名字。因为网络其实是比较复杂的,定义了输出结点的名字,那么freeze的时候就只把输出该结点所需要的子图都固化下来,其他无关的就舍弃掉。因为我们freeze模型的目的是接下来做预测。所以,output_node_names一般是网络模型最后一层输出的节点名称,或者说就是我们预测的目标。

 2、在保存的时候,通过convert_variables_to_constants函数来指定需要固化的节点名称,对于鄙人的代码,需要固化的节点只有一个:output_node_names。注意节点名称与张量的名称的区别,例如:“input:0”是张量的名称,而"input"表示的是节点的名称。

3、源码中通过graph = tf.get_default_graph()获得默认的图,这个图就是由saver = tf.train.import_meta_graph(input_checkpoint + '.meta', clear_devices=True)恢复的图,因此必须先执行tf.train.import_meta_graph,再执行tf.get_default_graph() 。

4、实质上,我们可以直接在恢复的会话sess中,获得默认的网络图,更简单的方法,如下:

def freeze_graph(input_checkpoint,output_graph):
 '''
 :param input_checkpoint:
 :param output_graph: PB模型保存路径
 :return:
 '''
 # checkpoint = tf.train.get_checkpoint_state(model_folder) #检查目录下ckpt文件状态是否可用
 # input_checkpoint = checkpoint.model_checkpoint_path #得ckpt文件路径
 
 # 指定输出的节点名称,该节点名称必须是原模型中存在的节点
 output_node_names = "InceptionV3/Logits/SpatialSqueeze"
 saver = tf.train.import_meta_graph(input_checkpoint + '.meta', clear_devices=True)
 
 with tf.Session() as sess:
 saver.restore(sess, input_checkpoint) #恢复图并得到数据
 output_graph_def = graph_util.convert_variables_to_constants( # 模型持久化,将变量值固定
 sess=sess,
 input_graph_def=sess.graph_def,# 等于:sess.graph_def
 output_node_names=output_node_names.split(","))# 如果有多个输出节点,以逗号隔开
 
 with tf.gfile.GFile(output_graph, "wb") as f: #保存模型
 f.write(output_graph_def.SerializeToString()) #序列化输出
 print("%d ops in the final graph." % len(output_graph_def.node)) #得到当前图有几个操作节点

调用方法很简单,输入ckpt模型路径,输出pb模型的路径即可:

    # 输入ckpt模型路径
    input_checkpoint='models/model.ckpt-10000'
    # 输出pb模型的路径
    out_pb_path="models/pb/frozen_model.pb"
    # 调用freeze_graph将ckpt转为pb
    freeze_graph(input_checkpoint,out_pb_path)

5、上面以及说明:在保存的时候,通过convert_variables_to_constants函数来指定需要固化的节点名称,对于鄙人的代码,需要固化的节点只有一个:output_node_names。因此,其他网络模型,也可以通过简单的修改输出的节点名称output_node_names,将ckpt转为pb文件 。

       PS:注意节点名称,应包含name_scope 和 variable_scope命名空间,并用“/”隔开,如"InceptionV3/Logits/SpatialSqueeze"

二、 pb模型预测

    下面是预测pb模型的代码

def freeze_graph_test(pb_path, image_path):
 '''
 :param pb_path:pb文件的路径
 :param image_path:测试图片的路径
 :return:
 '''
 with tf.Graph().as_default():
 output_graph_def = tf.GraphDef()
 with open(pb_path, "rb") as f:
 output_graph_def.ParseFromString(f.read())
 tf.import_graph_def(output_graph_def, name="")
 with tf.Session() as sess:
 sess.run(tf.global_variables_initializer())
 
 # 定义输入的张量名称,对应网络结构的输入张量
 # input:0作为输入图像,keep_prob:0作为dropout的参数,测试时值为1,is_training:0训练参数
 input_image_tensor = sess.graph.get_tensor_by_name("input:0")
 input_keep_prob_tensor = sess.graph.get_tensor_by_name("keep_prob:0")
 input_is_training_tensor = sess.graph.get_tensor_by_name("is_training:0")
 
 # 定义输出的张量名称
 output_tensor_name = sess.graph.get_tensor_by_name("InceptionV3/Logits/SpatialSqueeze:0")
 
 # 读取测试图片
 im=read_image(image_path,resize_height,resize_width,normalization=True)
 im=im[np.newaxis,:]
 # 测试读出来的模型是否正确,注意这里传入的是输出和输入节点的tensor的名字,不是操作节点的名字
 # out=sess.run("InceptionV3/Logits/SpatialSqueeze:0", feed_dict={'input:0': im,'keep_prob:0':1.0,'is_training:0':False})
 out=sess.run(output_tensor_name, feed_dict={input_image_tensor: im,
 input_keep_prob_tensor:1.0,
 input_is_training_tensor:False})
 print("out:{}".format(out))
 score = tf.nn.softmax(out, name='pre')
 class_id = tf.argmax(score, 1)
 print "pre class_id:{}".format(sess.run(class_id))

说明:

1、与ckpt预测不同的是,pb文件已经固化了网络模型结构,因此,即使不知道原训练模型(train)的源码,我们也可以恢复网络图,并进行预测。恢复模型十分简单,只需要从读取的序列化数据中导入网络结构即可:

tf.import_graph_def(output_graph_def, name="")
2、但必须知道原网络模型的输入和输出的节点名称(当然了,传递数据时,是通过输入输出的张量来完成的)。由于InceptionV3模型的输入有三个节点,因此这里需要定义输入的张量名称,它对应网络结构的输入张量:

input_image_tensor = sess.graph.get_tensor_by_name("input:0")
input_keep_prob_tensor = sess.graph.get_tensor_by_name("keep_prob:0")
input_is_training_tensor = sess.graph.get_tensor_by_name("is_training:0")
以及输出的张量名称:

output_tensor_name = sess.graph.get_tensor_by_name("InceptionV3/Logits/SpatialSqueeze:0")

3、预测时,需要feed输入数据:

# 测试读出来的模型是否正确,注意这里传入的是输出和输入节点的tensor的名字,不是操作节点的名字
# out=sess.run("InceptionV3/Logits/SpatialSqueeze:0", feed_dict={'input:0': im,'keep_prob:0':1.0,'is_training:0':False})
out=sess.run(output_tensor_name, feed_dict={input_image_tensor: im,
                                            input_keep_prob_tensor:1.0,
                                            input_is_training_tensor:False})

4、其他网络模型预测时,也可以通过修改输入和输出的张量的名称 。

       PS:注意张量的名称,即为:节点名称+“:”+“id号”,如"InceptionV3/Logits/SpatialSqueeze:0"

完整的CKPT 转换成 PB格式和预测的代码如下:

# -*-coding: utf-8 -*-
"""
 @Project: tensorflow_models_nets
 @File : convert_pb.py
 @Author : panjq
 @E-mail : pan_jinquan@163.com
 @Date : 2018-08-29 17:46:50
 @info :
 -通过传入 CKPT 模型的路径得到模型的图和变量数据
 -通过 import_meta_graph 导入模型中的图
 -通过 saver.restore 从模型中恢复图中各个变量的数据
 -通过 graph_util.convert_variables_to_constants 将模型持久化
"""
 
import tensorflow as tf
from create_tf_record import *
from tensorflow.python.framework import graph_util
 
resize_height = 299 # 指定图片高度
resize_width = 299 # 指定图片宽度
depths = 3
 
def freeze_graph_test(pb_path, image_path):
 '''
 :param pb_path:pb文件的路径
 :param image_path:测试图片的路径
 :return:
 '''
 with tf.Graph().as_default():
 output_graph_def = tf.GraphDef()
 with open(pb_path, "rb") as f:
 output_graph_def.ParseFromString(f.read())
 tf.import_graph_def(output_graph_def, name="")
 with tf.Session() as sess:
 sess.run(tf.global_variables_initializer())
 
 # 定义输入的张量名称,对应网络结构的输入张量
 # input:0作为输入图像,keep_prob:0作为dropout的参数,测试时值为1,is_training:0训练参数
 input_image_tensor = sess.graph.get_tensor_by_name("input:0")
 input_keep_prob_tensor = sess.graph.get_tensor_by_name("keep_prob:0")
 input_is_training_tensor = sess.graph.get_tensor_by_name("is_training:0")
 
 # 定义输出的张量名称
 output_tensor_name = sess.graph.get_tensor_by_name("InceptionV3/Logits/SpatialSqueeze:0")
 
 # 读取测试图片
 im=read_image(image_path,resize_height,resize_width,normalization=True)
 im=im[np.newaxis,:]
 # 测试读出来的模型是否正确,注意这里传入的是输出和输入节点的tensor的名字,不是操作节点的名字
 # out=sess.run("InceptionV3/Logits/SpatialSqueeze:0", feed_dict={'input:0': im,'keep_prob:0':1.0,'is_training:0':False})
 out=sess.run(output_tensor_name, feed_dict={input_image_tensor: im,
 input_keep_prob_tensor:1.0,
 input_is_training_tensor:False})
 print("out:{}".format(out))
 score = tf.nn.softmax(out, name='pre')
 class_id = tf.argmax(score, 1)
 print "pre class_id:{}".format(sess.run(class_id))
 
 
def freeze_graph(input_checkpoint,output_graph):
 '''
 :param input_checkpoint:
 :param output_graph: PB模型保存路径
 :return:
 '''
 # checkpoint = tf.train.get_checkpoint_state(model_folder) #检查目录下ckpt文件状态是否可用
 # input_checkpoint = checkpoint.model_checkpoint_path #得ckpt文件路径
 
 # 指定输出的节点名称,该节点名称必须是原模型中存在的节点
 output_node_names = "InceptionV3/Logits/SpatialSqueeze"
 saver = tf.train.import_meta_graph(input_checkpoint + '.meta', clear_devices=True)
 
 with tf.Session() as sess:
 saver.restore(sess, input_checkpoint) #恢复图并得到数据
 output_graph_def = graph_util.convert_variables_to_constants( # 模型持久化,将变量值固定
 sess=sess,
 input_graph_def=sess.graph_def,# 等于:sess.graph_def
 output_node_names=output_node_names.split(","))# 如果有多个输出节点,以逗号隔开
 
 with tf.gfile.GFile(output_graph, "wb") as f: #保存模型
 f.write(output_graph_def.SerializeToString()) #序列化输出
 print("%d ops in the final graph." % len(output_graph_def.node)) #得到当前图有几个操作节点
 
 # for op in sess.graph.get_operations():
 # print(op.name, op.values())
 
def freeze_graph3(input_checkpoint,output_graph):
 '''
 :param input_checkpoint:
 :param output_graph: PB模型保存路径
 :return:
 '''
 # checkpoint = tf.train.get_checkpoint_state(model_folder) #检查目录下ckpt文件状态是否可用
 # input_checkpoint = checkpoint.model_checkpoint_path #得ckpt文件路径
 
 # 指定输出的节点名称,该节点名称必须是原模型中存在的节点
 output_node_names = "InceptionV3/Logits/SpatialSqueeze"
 saver = tf.train.import_meta_graph(input_checkpoint + '.meta', clear_devices=True)
 graph = tf.get_default_graph() # 获得默认的图
 input_graph_def = graph.as_graph_def() # 返回一个序列化的图代表当前的图
 
 with tf.Session() as sess:
 saver.restore(sess, input_checkpoint) #恢复图并得到数据
 output_graph_def = graph_util.convert_variables_to_constants( # 模型持久化,将变量值固定
 sess=sess,
 input_graph_def=input_graph_def,# 等于:sess.graph_def
 output_node_names=output_node_names.split(","))# 如果有多个输出节点,以逗号隔开
 
 with tf.gfile.GFile(output_graph, "wb") as f: #保存模型
 f.write(output_graph_def.SerializeToString()) #序列化输出
 print("%d ops in the final graph." % len(output_graph_def.node)) #得到当前图有几个操作节点
 
 # for op in graph.get_operations():
 # print(op.name, op.values())
 
 
if __name__ == '__main__':
 # 输入ckpt模型路径
 input_checkpoint='models/model.ckpt-10000'
 # 输出pb模型的路径
 out_pb_path="models/pb/frozen_model.pb"
 # 调用freeze_graph将ckpt转为pb
 freeze_graph(input_checkpoint,out_pb_path)
 
 # 测试pb模型
 image_path = 'test_image/animal.jpg'
 freeze_graph_test(pb_path=out_pb_path, image_path=image_path)

看完上述内容,是不是对tensorflow如何实现将ckpt转pb文件有进一步的了解,如果还想学习更多内容,欢迎关注亿速云行业资讯频道。

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