tenssorflowモデルの保存、ロードの変数の名前変更例
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話をたくさんしないで、やったらおしまいです。
変数の名前変更の用途?
簡単な定義:簡単に言えば、モデルAのパラメータparameter uです。Aは模型Bの中のパラメターに賦与します。B
使用シーン:訓練されたモデルパラメータ、特に他の人が訓練したモデルパラメータを使用する必要がある場合、他の人のモデルの中のパラメータの命名方式は自分の現在のネーミング方式とは違っていますので、モデルパラメータをロードする時にパラメータの名前を変更する必要があります。コードがより分かりやすくなります。
実現方法:
1)、モデル保存
前モデルの「weights」という変数の値は現在のconv 1_に与えられます。w変数
前モデルの「biases」という変数は現在のconv 1_に割り当てられています。b変数
璜前モデルの中では'weightts'といいます。2'の変数の値は現在のconv 2_に与えられます。w変数
saver=tf.train.Saver({
“weight”:conv 1_w,
「biases」:conv 1_b,
ウェight2":conv 2_w
}
以上のtenssorflowモデルの保存、ローディング変数の名前変更例は、小編集が皆さんに共有しているすべての内容です。参考にしていただければと思います。よろしくお願いします。
変数の名前変更の用途?
簡単な定義:簡単に言えば、モデルAのパラメータparameter uです。Aは模型Bの中のパラメターに賦与します。B
使用シーン:訓練されたモデルパラメータ、特に他の人が訓練したモデルパラメータを使用する必要がある場合、他の人のモデルの中のパラメータの命名方式は自分の現在のネーミング方式とは違っていますので、モデルパラメータをロードする時にパラメータの名前を変更する必要があります。コードがより分かりやすくなります。
実現方法:
1)、モデル保存
import os
import tensorflow as tf
weights = tf.Variable(initial_value=tf.truncated_normal(shape=[1024, 2],
mean=0.0,
stddev=0.1),
dtype=tf.float32,
name="weights")
biases = tf.Variable(initial_value=tf.zeros(shape=[2]),
dtype=tf.float32,
name="biases")
weights_2 = tf.Variable(initial_value=weights.initialized_value(),
dtype=tf.float32,
name="weights_2")
# saver checkpoint
if os.path.exists("checkpoints") is False:
os.makedirs("checkpoints")
saver = tf.train.Saver()
with tf.Session() as sess:
init_op = [tf.global_variables_initializer()]
sess.run(init_op)
saver.save(sess=sess, save_path="checkpoints/variable.ckpt")
2)、モデルロード(変数名はそのまま)
import tensorflow as tf
from matplotlib import pyplot as plt
import os
current_path = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
def restore_variable(sess):
# need not initilize variable, but need to define the same variable like checkpoint
weights = tf.Variable(initial_value=tf.truncated_normal(shape=[1024, 2],
mean=0.0,
stddev=0.1),
dtype=tf.float32,
name="weights")
biases = tf.Variable(initial_value=tf.zeros(shape=[2]),
dtype=tf.float32,
name="biases")
weights_2 = tf.Variable(initial_value=weights.initialized_value(),
dtype=tf.float32,
name="weights_2")
saver = tf.train.Saver()
ckpt_path = os.path.join(current_path, "checkpoints", "variable.ckpt")
saver.restore(sess=sess, save_path=ckpt_path)
weights_val, weights_2_val = sess.run(
[
tf.reshape(weights, shape=[2048]),
tf.reshape(weights_2, shape=[2048])
]
)
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.scatter([i for i in range(len(weights_val))], weights_val)
plt.subplot(1, 2, 2)
plt.scatter([i for i in range(len(weights_2_val))], weights_2_val)
plt.show()
if __name__ == '__main__':
with tf.Session() as sess:
restore_variable(sess)
3)、モデルロード(変数の名前変更)
import tensorflow as tf
from matplotlib import pyplot as plt
import os
current_path = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
def restore_variable_renamed(sess):
conv1_w = tf.Variable(initial_value=tf.truncated_normal(shape=[1024, 2],
mean=0.0,
stddev=0.1),
dtype=tf.float32,
name="conv1_w")
conv1_b = tf.Variable(initial_value=tf.zeros(shape=[2]),
dtype=tf.float32,
name="conv1_b")
conv2_w = tf.Variable(initial_value=conv1_w.initialized_value(),
dtype=tf.float32,
name="conv2_w")
# variable named 'weights' in ckpt assigned to current variable conv1_w
# variable named 'biases' in ckpt assigned to current variable conv1_b
# variable named 'weights_2' in ckpt assigned to current variable conv2_w
saver = tf.train.Saver({
"weights": conv1_w,
"biases": conv1_b,
"weights_2": conv2_w
})
ckpt_path = os.path.join(current_path, "checkpoints", "variable.ckpt")
saver.restore(sess=sess, save_path=ckpt_path)
conv1_w__val, conv2_w__val = sess.run(
[
tf.reshape(conv1_w, shape=[2048]),
tf.reshape(conv2_w, shape=[2048])
]
)
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.scatter([i for i in range(len(conv1_w__val))], conv1_w__val)
plt.subplot(1, 2, 2)
plt.scatter([i for i in range(len(conv2_w__val))], conv2_w__val)
plt.show()
if __name__ == '__main__':
with tf.Session() as sess:
restore_variable_renamed(sess)
まとめ:前モデルの「weights」という変数の値は現在のconv 1_に与えられます。w変数
前モデルの「biases」という変数は現在のconv 1_に割り当てられています。b変数
璜前モデルの中では'weightts'といいます。2'の変数の値は現在のconv 2_に与えられます。w変数
saver=tf.train.Saver({
“weight”:conv 1_w,
「biases」:conv 1_b,
ウェight2":conv 2_w
}
以上のtenssorflowモデルの保存、ローディング変数の名前変更例は、小編集が皆さんに共有しているすべての内容です。参考にしていただければと思います。よろしくお願いします。