TensorFlow导出指南

TensorFlow是一种强大的开源机器学习框架。该框架经常用于训练和部署深度学习模型。本文将简要介绍如何导出TensorFlow模型。

为什么需要导出模型？

在大多数情况下，当我们通过训练模型获得所需的结果时，我们需要将其部署到生产环境中。我们需要在生产环境中使用 TensorFlow 模型来预测或分类一些数据。因此，我们需要将训练完成的模型导出到可用且稳定的格式中。

导出 TensorFlow 模型的方法

方法1: SavedModel 格式

TensorFlow V1.0.0版本之后，引入了 SavedModel 这种模型格式，SavedModel 格式是 TensorFlow 推荐使用的模型保存方式，SavedModel 格式可以将模型的所有信息保存下来，包括计算图，模型参数，以及模型共享的资源。因为其可移植和向前兼容的优势，SavedModel 格式已经成为 TensorFlow 在生产环境中推荐使用的模型导出方式。

方法2: Checkpoint 格式

Checkpoint 格式与 SavedModel 格式非常相似，但是 Checkpoint 格式只保留了 TensorFlow 模型中的变量参数，它不包含模型的计算图和代码实现，因此它较少的占用存储空间。但是如果需要在另一个计算图中载入参数，需要首先定义计算图，然后再载入参数。

SavedModel 格式导出示例

import tensorflow as tf

# 定义模型和初始化变量
x = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, 2), name='x')
y = tf.layers.dense(x, units=1, name='y')
init = tf.global_variables_initializer()

# 导出模型
with tf.Session() as sess:
    sess.run(init)
    inputs = {'x': x}
    outputs = {'y': y}
    tf.saved_model.simple_save(sess, './model_dir', inputs, outputs)

运行该代码，它将在当前目录中创建一个名为 model_dir 的目录。该目录是 SavedModel 格式的模型，包含完整的模型定义和参数。

Checkpoint 格式导出示例

import tensorflow as tf

# 定义模型和初始化变量
x = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, 2), name='x')
y = tf.layers.dense(x, units=1, name='y')
init = tf.global_variables_initializer()

# 导出模型
with tf.Session() as sess:
    sess.run(init)
    saver = tf.train.Saver()
    saver.save(sess, './model_dir/checkpoint')

运行该代码，它将创建一个名为 model_dir 的目录，其中包含 Chackpoint 格式的模型。如果需要载入该模型的参数，在另一个计算图中使用 tf.train.Saver() 方法加载即可。

总结

本文介绍了如何将 TensorFlow 模型导出到两种不同的格式：SavedModel 和 Checkpoint。这两种格式在 TensorFlow 中都有着相应的功能和优势。但是 SavedModel 格式因为其可移植和向前兼容性的优势，已成为 TensorFlow 在生产环境中推荐使用的模型导出方式。