加载保存的模型 TensorFlow - Python

概述

保存训练好的模型是深度学习模型训练的一个非常重要的步骤。 TensorFlow 提供了一个模型持久化工具，可以轻松地将训练好的模型保存到磁盘中。在需要的时候，我们可以将其重新加载到 TensorFlow 中，继续使用这个模型。

这篇文章将介绍如何加载保存的模型，包括加载已有的模型和加载 pre-trained model。我们还将在 TensorFlow 中检查模型结构和特征。

加载已有的模型

假设我们已经训练好一个模型，并保存了它的权重，那么在需要使用这个模型时，我们可以在 TensorFlow 中重新加载这个模型。

import tensorflow as tf

# 加载模型
model = tf.keras.models.load_model('path/to/saved/model')

# 打印模型的 summary 信息
model.summary()

在上面的代码中，我们使用 load_model 函数加载一个已经保存好的模型，并将其存储在 model 变量中。接着，我们使用 summary 方法查看模型的概况信息，包括每个层的输出形状和参数数量等。

如果需要使用这个模型进行预测，我们可以像下面这样调用 predict 方法：

# 加载测试数据
x_test = ...
y_test = ...

# 进行预测
y_pred = model.predict(x_test)

# 计算精度
accuracy = tf.keras.metrics.accuracy(y_test, y_pred)
print('Test accuracy:', accuracy)

加载 pre-trained model

如果我们需要在我们的模型中使用 pre-trained model，可以使用 TensorFlow Hub 获取已经训练好的模型，并将其加载到我们的模型中。

import tensorflow_hub as hub

# 加载 pre-trained model
hub_module = hub.KerasLayer('https://tfhub.dev/google/imagenet/mobilenet_v2_100_96/feature_vector/5')

# 构造新模型
model = tf.keras.Sequential([
    hub_module,
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

在上面的代码中，我们使用 hub.KerasLayer 加载了一个 pre-trained model，并将其存储在 hub_module 变量中。这个模型将作为我们新模型的第一层。

之后，我们可以在模型的构造函数中将这个 pre-trained model 和其他一些层组合在一起，构造出我们的新模型。在上面的代码中，我们简单地使用了一个全连接层作为输出。

检查模型结构和特征

在 TensorFlow 中，我们可以通过 summary 方法来查看模型的概况信息。此外，我们还可以使用 get_weights 方法来查看模型每层的权重和偏差。

# 获取模型参数
weights = model.get_weights()

# 打印模型参数形状
for i in range(len(weights)):
    print('Layer', i, 'weights shape:', weights[i].shape)

在上面的代码中，我们通过 get_weights 方法获取模型的参数，并使用 shape 方法打印它们的形状。这可以帮助我们检查模型的结构和特征，进而更好地了解模型的性能和易于优化的点。

总结

本文中，我们介绍了如何加载保存的模型和 pre-trained model，并检查了模型的结构和特征。这些技能将有助于我们更好地理解模型的行为，进一步优化模型的性能。