tensorflow模型参数保存和加载问题

时间：2022-09-26 13:26:06

tensorflow模型参数保存和加载问题

终于找到bug原因！记一下；还是不熟悉平台的原因造成的！
Q：为什么会出现两个模型对象在同一个文件中一起运行，当直接读取他们分开运行时训练出来的模型会出错，而且总是有一个正确，一个读取错误？ 而 直接在同一个文件又训练又重新加载模型预测不出错，而且更诡异的是此时用分文件里的对象加载模型不会出错？

model.py,里面含有 ModelV 和 ModelP，另外还有 modelP.py 和 modelV.py 分别只含有 ModelP 和 ModeV 这两个对象，先使用 modelP.py 和 modelV.py 分别训练好模型，然后再在 model.py 里加载进来：

# -*- coding: utf8 -*-

import tensorflow as tf

class ModelV():

def __init__(self):

        self.v1 = tf.Variable(66, name="v1")
        self.v2 = tf.Variable(77, name="v2")
        self.save_path = "model_v/model.ckpt"
        self.init = tf.global_variables_initializer()
        self.saver = tf.train.Saver()
        self.sess = tf.Session()

def train(self):
        self.sess.run(self.init)
print 'v2', self.v2.eval(self.sess)

        self.saver.save(self.sess, self.save_path)
print "ModelV saved."

def predict(self):

        all_vars = tf.trainable_variables()
for v in all_vars:
            print(v.name)
        self.saver.restore(self.sess, self.save_path)
print "ModelV restored."
print 'v2', self.v2.eval(self.sess)
print '------------------------------------------------------------------'

class ModelP():

def __init__(self):

        self.p1 = tf.Variable(88, name="p1")
        self.p2 = tf.Variable(99, name="p2")
        self.save_path = "model_p/model.ckpt"
        self.init = tf.global_variables_initializer()
        self.saver = tf.train.Saver()
        self.sess = tf.Session()

def train(self):
        self.sess.run(self.init)
print 'p2', self.p2.eval(self.sess)

        self.saver.save(self.sess, self.save_path)
print "ModelP saved."

def predict(self):

        all_vars = tf.trainable_variables()
for v in all_vars:
print v.name
        self.saver.restore(self.sess, self.save_path)
print "ModelP restored."
print 'p2', self.p2.eval(self.sess)
print '---------------------------------------------------------------------'


if __name__ == '__main__':
    v = ModelV()
    p = ModelP()
    v.predict()
#v.train()
    p.predict() 
#p.train()

这里 tf.global_variables_initializer() 很关键！ 尽管你是分别在对象 ModelP 和 ModelV 内部分配和定义的 tf.Variable()，即 v1 v2 和 p1 p2，但是 对 tf 这个模块而言， 这些都是全局变量，可以通过以下代码查看所有的变量，你就会发现同一个文件中同时运行 ModelP 和 ModelV 在初始化之后都打印出了一样的变量，这个是问题的关键所在：

all_vars = tf.trainable_variables()
for v in all_vars:
    print(v.name)

错误。你可以交换 modelP 和 modelV 初始化的顺序，看看错误信息的变化

v1:0
v2:0
p1:0
p2:0
ModelV restored.
v2 77
v1:0
v2:0
p1:0
p2:0
W tensorflow/core/framework/op_kernel.cc:975] Not found: Key v2 not found in checkpoint
W tensorflow/core/framework/op_kernel.cc:975] Not found: Key v1 not found in checkpoint

实际上，分开运行时，模型保存的参数是正确的，因为在一个模型里的Variable就只有 v1 v2 或者 p1 p2; 但是在一个文件同时运行的时候，模型参数实际上保存的是 v1 v2 p1 p2四个，因为在默认情况下，创建的Saver，会直接保存所有的参数。而 Saver.restore() 又是默认（无Variable参数列表时）按照已经定义好的全局模型变量来加载对应的参数值， 在进行 ModelV.predict时，按照顺序（从debug可以看出，应该是按照参数顺序一次检测）在模型文件中查找相应的 key，此时能够找到对应的v1 v2，加载成功，但是在 ModelP.predict时，在model_p的模型文件中找不到 v1 和 v2，只有 p1 和 p2， 此时就会报错；不过这里的 第一次加载 还有 p1 p2 找不到没有报错，解释不通， 未完待续

Saver.save() 和 Saver.restore() 是一对， 分别只保存和加载模型的参数， 但是模型的结构怎么知道呢? 必须是你定义好了，而且要和保存的模型匹配才能加载；
如果想要在不定义模型的情况下直接加载出模型结构和模型参数值，使用

# 加载 结构，即 模型参数 变量等
new_saver = tf.train.import_meta_graph("model_v/model.ckpt.meta")
print "ModelV construct"
all_vars = tf.trainable_variables()
for v in all_vars:
print v.name
#print v.name,v.eval(self.sess) # v 都还未初始化，不能求值
# 加载模型 参数变量 的 值
new_saver.restore(self.sess, tf.train.latest_checkpoint('model_v/'))
print "ModelV restored."
all_vars = tf.trainable_variables()
for v in all_vars:
print v.name,v.eval(self.sess)

加载 结构，即 模型参数 变量等完成后，就会有变量了，但是不能访问他的值，因为还未赋值，然后再restore一次即可得到值了

那么上述错误的解决方法就是这个改进版本的model.py；其实 tf.train.Saver 是可以带参数的，他可以保存你想要保存的模型参数，如果不带参数，很可能就会保存 tf.trainable_variables() 所有的variable，而 tf.trainable_variables()又是从 tf 全局得到的，因此只要在模型保存和加载时，构造对应的带参数的tf.train.Saver即可，这样就会保存和加载正确的模型了

# -*- coding: utf8 -*-

import tensorflow as tf

class ModelV():

def __init__(self):

        self.v1 = tf.Variable(66, name="v1")
        self.v2 = tf.Variable(77, name="v2")
        self.save_path = "model_v/model.ckpt"
        self.init = tf.global_variables_initializer()

        self.sess = tf.Session()

def train(self):
        saver = tf.train.Saver([self.v1, self.v2])
        self.sess.run(self.init)
print 'v2', self.v2.eval(self.sess)

        saver.save(self.sess, self.save_path)
print "ModelV saved."

def predict(self):
        saver = tf.train.Saver([self.v1, self.v2])
        all_vars = tf.trainable_variables()
for v in all_vars:
print v.name

        v_vars = [v for v in all_vars if v.name == 'v1:0' or v.name == 'v2:0']
print "ModelV restored."
        saver.restore(self.sess, self.save_path)
for v in v_vars:
print v.name,v.eval(self.sess)  
print 'v2', self.v2.eval(self.sess)
print '------------------------------------------------------------------'

class ModelP():

def __init__(self):

        self.p1 = tf.Variable(88, name="p1")
        self.p2 = tf.Variable(99, name="p2")
        self.save_path = "model_p/model.ckpt"
        self.init = tf.global_variables_initializer()
        self.sess = tf.Session()

def train(self):
        saver = tf.train.Saver([self.p1, self.p2])
        self.sess.run(self.init)
print 'p2', self.p2.eval(self.sess)

        saver.save(self.sess, self.save_path)
print "ModelP saved."

def predict(self):
        saver = tf.train.Saver([self.p1, self.p2])
        all_vars = tf.trainable_variables()
        p_vars = [v for v in all_vars if v.name == 'p1:0' or v.name == 'p2:0']
for v in all_vars:
print v.name
#print v.name,v.eval(self.sess)
        saver.restore(self.sess, self.save_path)
print "ModelP restored."
for p in p_vars:
print p.name,p.eval(self.sess)
print 'p2', self.p2.eval(self.sess)
print '----------------------------------------------------------'


if __name__ == '__main__':
    v = ModelV()
    p = ModelP()
    v.predict()
#v.train()
    p.predict() 
#p.train()

小结： 构造的Saver 最好带Variable参数，这样保证 保存和加载能够正确执行

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