TensorFlow模型持久化：ckpt到pb转换详解

"tensorflow的ckpt及pb模型持久化方式及转化详解" 在TensorFlow框架中，模型的持久化是至关重要的，因为它允许我们保存训练进度，防止意外丢失工作，并且能够方便地进行部署和预测。本篇文章主要介绍了两种常见的模型保存格式：ckpt和pb。 **CKPT模型持久化** ckpt文件，全称Checkpoint，是TensorFlow用于存储模型参数的格式。它将模型的权重和结构分开保存，便于训练过程中的恢复和继续训练。在TensorFlow中，我们通常通过以下步骤实现ckpt模型的持久化： 1. **定义模型结构**：首先，我们需要定义模型的前向传播过程，包括各种操作（如卷积、全连接、池化等）和变量（如权重和偏置）。 2. **创建Saver对象**：使用`tf.train.Saver()`创建一个Saver实例，这个对象负责保存和恢复模型的变量。 3. **保存模型**：在训练过程中，通过调用Saver的`save()`方法，可以将当前模型的状态（变量的值）保存到磁盘上。例如，`saver.save(sess, save_path)`，其中`sess`是TensorFlow的会话（Session），`save_path`是保存路径。 **PB模型持久化** pb文件，即GraphDef，是TensorFlow模型的序列化形式，它包含了模型的完整计算图结构和权重。pb文件主要用于模型的发布和离线预测，因为它们提供了静态的图，不需要再次运行训练代码。将ckpt转换为pb文件通常使用`freeze_graph.py`脚本完成，这个脚本会冻结模型，把变量的值合并到图中。 转换过程包括以下步骤： 1. **加载ckpt文件**：使用Saver恢复模型的最新状态。 2. **生成.pb文件**：使用`tf.train.write_graph()`将计算图导出为.pb文本或二进制文件。 3. **冻结模型**：通过`freeze_graph.py`脚本，将模型的变量值固定，生成一个不包含可变操作的.pb模型。 **ckpt与pb的区别** - **ckpt**：主要用于训练过程，保存模型的权重和优化器状态，可以恢复到任意时刻的训练进度。 - **pb**：适用于部署和离线预测，是一个静态的计算图，只包含模型的前向传播部分，不包含训练相关的操作。 理解并掌握这两种模型持久化方式对于TensorFlow开发者来说非常关键，可以根据实际需求选择合适的保存和转化策略。在实际应用中，我们可能需要结合这两种方式，先用ckpt保存训练过程，然后用freeze_graph工具将最终模型转化为pb，以便于部署在生产环境中。