tensorflow 保存为pb文件 tensorflow保存模型

Tensorflow 模型的保存和读取

tensorflow 保存模型主要有两种途径，一个是通过tf.train.Saver,另一种是通过tf.python.saved_model.builder.SavedModelBuilder

可以保存的内容主要包括Variable/Constant/Placeholder， GraphDef，metaGraph

Graph & GraphDef & MetaGraph

参考博客

Graph

Graph在tensorflow中可以定义为“Tensor和Operation的集合”,默认状态下，所有的tensor都被加载到default_graph中。

但是在真是情况下，计算往往会被放到GPU或者CPU上进行高速运算，因此使用python肯定无法解决这一问题。实际上呢，tensorflow会将graph序列化(serialized)成Protocaol Buffer（google 自用的序列化格式，可以直接编译出C++代码读取二进制的序列化文件，并进行操作（即计算）），然后再通过C++/CUDA读取Protocol Buffer。并运行计算

具体Protocol Buffer的信息可以参考这里

GraphDef

从 python Graph中序列化出来的图就叫做 GraphDef（不太严格，先这么理解）。GraphDef实际上是由多个叫NodeDef的ProtocolBuffer组成的。在概念上 NodeDef 与 （Python Graph 中的）Operation 相对应，保存placeholder，constant和operation。如下就是 GraphDef 的 ProtoBuf，由许多node组成的图表示。

假设对于如下的计算图：

node {
  name: "Placeholder"     # 注释：这是一个叫做 "Placeholder" 的node
  op: "Placeholder"
  attr {
    key: "dtype"
    value {
      type: DT_FLOAT
    }
  }
  attr {
    key: "shape"
    value {
      shape {
        unknown_rank: true
      }
    }
  }
}
node {
  name: "Placeholder_1"     # 注释：这是一个叫做 "Placeholder_1" 的node
  op: "Placeholder"
  attr {
    key: "dtype"
    value {
      type: DT_FLOAT
    }
  }
  attr {
    key: "shape"
    value {
      shape {
        unknown_rank: true
      }
    }
  }
}
node {
  name: "mul"                 # 注释：一个 Mul（乘法）操作
  op: "Mul"
  input: "Placeholder"        # 使用上面的node（即Placeholder和Placeholder_1）
  input: "Placeholder_1"      # 作为这个Node的输入
  attr {
    key: "T"
    value {
      type: DT_FLOAT
    }
  }
}

以上三个NodeDef定义了两个placeholder和一个multiply，Placeholder 通过 attr（attribute的缩写）来定义数据类型和 Tensor 的形状。Multiply通过 input 属性定义了两个placeholder作为其输入。无论是 Placeholder 还是 Multiply 都没有关于输出（output）的信息。其实 Tensorflow 中都是通过 Input 来定义 Node 之间的连接信息。

注意：Graphdef中不保存任何 Variable 的信息，所以如果我们从 graph_def 来构建图并恢复训练的话，是不能成功的，比如：

with tf.Graph().as_default() as graph:
  tf.import_graph_def("graph_def_path")
  saver= tf.train.Saver()
  with tf.Session() as sess:
    tf.trainable_variables()

其中 tf.trainable_variables() 只会返回一个空的list。Tf.train.Saver() 也会报告 no variables to save。

但是可以恢复GraphDef来进行Inference，因为可以吧weight存成Constant存入到GraphDef中，然后用这些constant的weight和placeholder的input来进行inference。

PS：tensorflow 1.3.0 版本也提供了一套叫做 freeze_graph 的工具来自动的将图中的 Variable 替换成 constant 存储在 GraphDef 里面，并将该图导出为 Proto。

MetaGraph

和GraphDef不同，MetaGraph可以保存Variable的信息

Meta Graph在具体实现上就是一个MetaGraphDef （同样是由 Protocol Buffer来定义的）。其包含了四种主要的信息
1. MetaInfoDef，存一些元信息（比如版本和其他用户信息）
2. GraphDef， MetaGraph的核心内容之一，我们刚刚介绍过
3. SaverDef，图的Saver信息（比如最多同时保存的check-point数量，需保存的Tensor名字等，但并不保存Tensor中的实际内容）
4. CollectionDef 任何需要特殊注意的 Python 对象，需要特殊的标注以方便import_meta_graph 后取回。（比如“train_op”,”prediction”
等等）

Collection: Graph中为方便用户管理变量二加入的集合，通过key(string)来对一组对象进行命名，当然这个key可以使自定义的也可以是TF定义的key(在tf.GraphKeys中定义)

比如可以吧python train_op = tf.train.AdamOptimizer(lr).minimize(loss) 和 python tf.add_to_collection("training_collection", train_op)加入到collection中，然后保存到MetaGraph里，然后再import_meta_graph后，可以直接用python tf.get_collection("training_collection"),然后直接python sess.run(train_op)就可以直接开始进行训练。

注意，从MetaGraph中恢复的图可以进行训练，但所有变量都会从随机初始化的值开始。训练中Variable的实际值都保存在check-point中，如果要从之前训练的状态继续恢复训练，就要从check-point中restore

Saver & SavedModelBuilder

Saver类

构造函数：

__init__(
    var_list=None,
    reshape=False,
    sharded=False,
    max_to_keep=5,
    keep_checkpoint_every_n_hours=10000.0,
    restore_sequentially=False,
    save_relative_paths=False,
)

–保存模型时–：

var_list：特殊需要保存和恢复的变量和可保存对象列表或字典，默认为空，将会保存所有的可保存对象；

max_to_keep：保存多少个最新的checkpoint文件，默认为5，即保存最近五个checkpoint文件；

keep_checkpoint_every_n_hours：多久保存checkpoint文件，默认为10000小时，相当于禁用了这个功能；

save_relative_paths：为True时，checkpoint文件将不会记录完整的模型路径，而只会仅仅记录模型名字，这方便于将保存下来的模型复制到其他目录并使用的情况；

–恢复模型时–：

reshape：为True时，允许从已保存checkpoint文件里恢复并重新设定形状不一样的张量，默认为false；

sharded：碎片化checkpoint文件到每一个设备，默认false；

restore_sequentially：为True时，会在每个设备中顺序地恢复不同的变量，同时可以在恢复比较大的模型时节省内存；

注意: 所有在初始化saver之后的变量都不会被保存

1. Saver.save()

API:

save(
    sess,
    save_path,
    global_step=None,
    latest_filename=None,
    meta_graph_suffix='meta',
    write_meta_graph=True,
    write_state=True
)

因为saver保存的是Variable的值，但是只有在session中variable才有确实的值，因此Saver.save需要一个会话，并且所有变量都已经被初始化

sess：一个建好图的会话，用以运行保存操作；

save_path：包含模型名字的绝对路径，最终会自动在模型名字添加相应后缀

global_step：该参数会自动添加到save_path名字用以区别不同步骤保存的模型；

latest_filename：生成检查点文件的名字，默认是“checkpoint”；

meta_graph_suffix：MetaGraphDef元图后缀，默认为“meta”；

write_meta_graph：指明是否要保存元图数据，默认为True；

write_state：指明是否要写CheckpointStateProto，默认为True

2.Saver.restore

该函数恢复一个已保存的模型，它需要一个已建好图结构的会话，恢复模型得到的变量无需初始化，在恢复过程中已有对保存变量做了初始化操作。

saver.restore(sess, save_path)

sess：用以恢复参数模型的会话；
save_path：已保存模型的路径，通常包含模型名字；

注意:saver.restore不会再会话中恢复计算图，saver.save默认会将MetaGraph保存到.meta中，所以呢，需要先import_meta_graph到一个saver中，然后再restore恢复变量的具体值

...
# Create a saver.
saver = tf.train.Saver(...variables...)
# Remember the training_op we want to run by adding it to a collection.
tf.add_to_collection('train_op', train_op)
sess = tf.Session()
for step in xrange(1000000):
    sess.run(train_op)
    if step % 1000 == 0:
        # Saves checkpoint, which by default also exports a meta_graph
        # named 'my-model-global_step.meta'.
        saver.save(sess, 'my-model', global_step=step)


with tf.Session() as sess:
  # 将meta-graph读取到当前的graph中，并返回saver
  new_saver = tf.train.import_meta_graph('my-save-dir/my-model-10000.meta')
  new_saver.restore(sess, 'my-save-dir/my-model-10000')
  # tf.get_collection() returns a list. In this example we only want the
  # first one.
  train_op = tf.get_collection('train_op')[0]
  for step in xrange(1000000):
    sess.run(train_op)

3. 其他

======================================================

def write_graph(graph_or_graph_def, logdir, name, as_text=True):

该函数存储一个tensorflow图原型到文件里，其参数含义如下：

graph_or_graph_def：tensorflow Graph或GraphDef；

logdir：保存图或图原型的目录；

as_text：默认为True，即以ASCII方式写到文件里

return：返回图或图原型保存的路径

======================================================

def import_graph_def(graph_def, input_map=None, return_elements=None, name=None, op_dict=None, producer_op_list=None):

该函数可加载已存储的”graph_def”到当前默认图里，并从系列化的tensorflow [GraphDef]协议缓冲里提取所有的tf.Tensor和tf.Operation到当前图里，其参数如下：

graph_def：一个包含图操作OP且要导入GraphDef的默认图；

input_map：字典关键字映射，用以从已保存图里恢复出对应的张量值；

return_elements：从已保存模型恢复的Ops或Tensor对象；

return：从已保存模型恢复后的Ops和Tensorflow列表，其名字位于return_elements；

======================================================

MetaGraph导出方法：

def export_meta_graph(filename=None, collection_list=None, as_text=False, export_scope=None, clear_devices=False, clear_extraneous_savers=False):

该函数可以导出tensorflow元图及其所需的数据,其参数如下：

filename：保存路径及其文件名；

collection_list：要收集的字符串键的列表；

as_text：为True时导出的文本格式为ASCII编码；

export_scope：导出的名字空间，用以删除；

clear_devices：导出时将与设备相关的信息去掉，即导出文件不与特定设备环境关联；

clear_extraneous_savers：从图中删除与此导出操作无关的任何saver相关信息(保存/恢复操作和SaverDefs)。

return：MetaGraphDef proto；

======================================================

def import_meta_graph(meta_graph_or_file, clear_devices=False, import_scope=None, **kwargs):

该函数以“MetaGraphDef”协议缓冲区作为输入，如果其参数是一个包含“MetaGraphDef”协议缓冲区的文件，它将以文件内容构造一个协议缓冲区，然后将“graph_def”字段中的所有节点添加到当前Graph，并重新创建所有由collection_list收集的列表内容，最后返回由“saver_def”字段构造的saver以供使用，其参数如下：

meta_graph_or_file：MetaGraphDef协议缓冲区或者包含MetaGraphDef且带有路径的文件名；

clear_devices：导入时将与设备相关的信息去掉，即不与导出时的图设备环境关联，可兼容当前设备环境；

import_scope：导入名字空间，用以删除；

**kwargs：可选的参数；

return：在“MetaGraphDef”中由“saver_def”构造的存储模型，如果MetaGraphDef没有保存的变量则会直接返回None；

SavedModelBuilder & SavedModelLoader

SavedModelBuilder

初始化：

__init__(export_dir)

使用方法
1. 创建一个builder对象

builder = tf.saved_model.builder.SavedModelBuilder("dir")

1. 训练完后，添加meta-graph和variable的值

builder.add_meta_graph_and_variables(sess, [tf.saved_model.tag_constants.TRAINING], signature_def_map=None, assets_collection=None)

builder.save()

add_meta_graph_and_variables

def add_meta_graph_and_variables(sess,tags,signature_def_map=None,assets_collection=None,legacy_init_op=None,clear_devices=False,main_op=None):

该函数可以将当前元图添加到SavedModel并保存变量，其参数如下：

sess：用于执行添加元图和变量功能的会话；

tags：用于保存元图的标签；(因为builde可以同时存多个图)

signature_def_map：用于保存元图的签名；

assets_collection：使用SavedModel保存的资源集合；

legacy_init_op：在恢复模型操作后，对Op和Ops组的遗留支持；

clear_devices：如果默认图形上的设备信息应该被清除，则应该设置为true；

main_op：在加载图时执行Op或Ops组的操作。请注意，当main_op被指定时，它将在加载恢复op后运行；

return：无返回

signature_def: 用来identify function输入输出的，它的数据结构是一个key-value形式的，value是input和output的map,常用在tensorflow的部署中，验证输入输出.。参考这里

形式是

signature_def: {
  key  : "my_classification_signature"
  value: {
    inputs: {
      key  : "inputs"
      value: {
        name: "tf_example:0"
        dtype: DT_STRING
        tensor_shape: ...
      }
    }
    outputs: {
      key  : "classes"
      value: {
        name: "index_to_string:0"
        dtype: DT_STRING
        tensor_shape: ...
      }
    }
    outputs: {
      key  : "scores"
      value: {
        name: "TopKV2:0"
        dtype: DT_FLOAT
        tensor_shape: ...
      }
    }
    method_name: "tensorflow/serving/classify"
  }
}

可以直接通过input和output的tensor生成signature_mao

tf.saved_model.signature_def_utils.build_signature_def(
    inputs=None,
    outputs=None,
    method_name=None
)

SavedModelLoader

我们主要使用load(…)来恢复模型：

def load(sess, tags, export_dir, **saver_kwargs):

该函数可以从标签指定的SavedModel加载模型，其参数如下：

sess：恢复模型的会话；

tags：用于恢复元图的标签，需与保存时的一致，用于区别不同的模型；

export_dir：存储SavedModel协议缓冲区和要加载的变量的目录；

**saver_kwargs：可选的关键字参数传递给saver；

return：在提供的会话中加载的“MetaGraphDef”协议缓冲区，这可以用于进一步提取signature-defs, collection-defs等；

with tf.Session() as sess:  
    tf.saved_model.loader.load(sess, [tf.saved_model.tag_constants.TRAINING], "dir")

保存目录只有一个pb文件，以及一个variables文件夹，里面存放的是variables.data-00000-of-00001和
variables.index，与save/restore方法比，没有checkpoint检查点文件以及以“.meta”为后缀的元数据文件，但是多了一个pb文件，这是这两种tensorflow保存和恢复模型方法的区别！

参考1

参考2