TensorFlow 模型保存与加载

作者likuolei

TensorFlow 模型保存与加载

TensorFlow 提供了多种方法来保存和加载模型，以便在训练后存储模型、分享模型或在生产环境中部署模型。使用 Keras API，保存和加载模型的过程非常简单，同时支持多种格式（如 HDF5、SavedModel）和场景（如推理、继续训练）。本教程将详细介绍 TensorFlow 中模型保存与加载的核心方法、常用格式和一个实用示例，适合初学者和需要快速参考的用户。如果需要高级用法（如部署到 TensorFlow Serving 或 TensorFlow Lite）或特定场景，请告诉我！

1. 核心概念

  • 保存模型：将模型的架构、权重和优化器状态保存到磁盘。
  • 加载模型：恢复保存的模型以进行推理、继续训练或部署。
  • 常见格式：
  • HDF5 (.h5)：Keras 的传统格式，适合保存整个模型（架构 + 权重 + 优化器状态）。
  • SavedModel：TensorFlow 推荐的格式，跨平台兼容，适合生产环境。
  • Weights Only：仅保存模型权重，需单独定义模型架构。
  • Checkpoint：保存检查点，用于恢复训练或断点续训。
  • 应用场景：
  • 保存训练好的模型以供后续使用。
  • 断点续训（恢复优化器状态）。
  • 模型部署（TensorFlow Serving、TensorFlow Lite）。

2. 保存与加载方法

2.1 保存和加载整个模型（HDF5 格式）

保存整个模型（架构、权重、优化器状态）到单个 .h5 文件。

  • 保存：
  model.save('model.h5')
  • 加载：
  loaded_model = tf.keras.models.load_model('model.h5')

优点：简单，包含所有信息，适合快速保存和恢复。
缺点：文件较大，不适合跨平台或生产环境部署。

2.2 保存和加载 SavedModel 格式

SavedModel 是 TensorFlow 的标准格式，适合生产环境和跨平台使用。

  • 保存：
  model.save('saved_model')  # 保存到目录
  • 加载：
  loaded_model = tf.keras.models.load_model('saved_model')

优点：支持 TensorFlow Serving、TensorFlow Lite 转换，跨语言兼容。
缺点：生成目录而非单一文件，占用空间稍大。

2.3 仅保存和加载权重

仅保存模型权重，需手动定义模型架构。

  • 保存权重：
  model.save_weights('model_weights.h5')
  • 加载权重：
  # 先定义模型架构
  model = tf.keras.Sequential([...])  # 必须与保存时相同
  model.load_weights('model_weights.h5')

优点：文件较小，适合共享权重。
缺点：需单独定义模型架构，加载时需编译模型。

2.4 使用检查点（Checkpoint）

检查点用于保存模型权重或整个模型，适合断点续训。

  • 创建检查点：
  checkpoint = tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint(
      'checkpoint/checkpoint_{epoch:02d}.h5',
      save_best_only=True,  # 仅保存最佳模型
      monitor='val_loss'    # 监控验证损失
  )
  model.fit(..., callbacks=[checkpoint])
  • 加载检查点：
  model.load_weights('checkpoint/checkpoint_05.h5')

优点：支持动态保存，适合长时间训练。
缺点：需管理多个检查点文件。

2.5 TensorFlow Lite 模型（用于移动端/嵌入式设备）

将模型转换为 TensorFlow Lite 格式，优化推理性能。

  • 转换：
  converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model(model)
  tflite_model = converter.convert()
  with open('model.tflite', 'wb') as f:
      f.write(tflite_model)
  • 加载与推理：
  interpreter = tf.lite.Interpreter(model_path='model.tflite')
  interpreter.allocate_tensors()

优点：模型体积小，适合移动设备。
缺点：不支持训练，仅用于推理。

3. 完整示例：保存与加载 MNIST 模型

以下是一个完整的示例，展示如何在 MNIST 数据集上训练模型，并使用多种格式保存和加载。

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models
from tensorflow.keras.datasets import mnist
import numpy as np

# 1. 加载和预处理数据
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0  # 归一化
x_train = x_train[..., np.newaxis]  # 增加通道维度 (28, 28) -> (28, 28, 1)
x_test = x_test[..., np.newaxis]

# 创建数据管道
train_dataset = (tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_train, y_train))
                 .shuffle(1000)
                 .batch(32)
                 .prefetch(tf.data.AUTOTUNE))
test_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_test, y_test)).batch(32)

# 2. 构建模型
model = models.Sequential([
    layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)),
    layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    layers.Flatten(),
    layers.Dense(128, activation='relu'),
    layers.Dropout(0.5),
    layers.Dense(10, activation='softmax')
])

# 3. 编译和训练
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(train_dataset, epochs=5, validation_data=test_dataset)

# 4. 评估原始模型
test_loss, test_acc = model.evaluate(test_dataset)
print(f'\n原始模型测试准确率: {test_acc:.4f}')

# 5. 保存和加载模型（多种方式）

# 5.1 保存整个模型（HDF5）
model.save('mnist_model.h5')
loaded_h5_model = tf.keras.models.load_model('mnist_model.h5')
test_loss, test_acc = loaded_h5_model.evaluate(test_dataset)
print(f'HDF5 模型测试准确率: {test_acc:.4f}')

# 5.2 保存 SavedModel
model.save('mnist_saved_model')
loaded_saved_model = tf.keras.models.load_model('mnist_saved_model')
test_loss, test_acc = loaded_saved_model.evaluate(test_dataset)
print(f'SavedModel 测试准确率: {test_acc:.4f}')

# 5.3 保存权重
model.save_weights('mnist_weights.h5')
# 重建模型并加载权重
new_model = models.Sequential([
    layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)),
    layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    layers.Flatten(),
    layers.Dense(128, activation='relu'),
    layers.Dropout(0.5),
    layers.Dense(10, activation='softmax')
])
new_model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
new_model.load_weights('mnist_weights.h5')
test_loss, test_acc = new_model.evaluate(test_dataset)
print(f'权重加载模型测试准确率: {test_acc:.4f}')

# 5.4 使用检查点
checkpoint = tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint(
    'checkpoints/checkpoint_{epoch:02d}.h5',
    save_best_only=True,
    monitor='val_accuracy'
)
model.fit(train_dataset, epochs=3, validation_data=test_dataset, callbacks=[checkpoint])
# 加载检查点
model.load_weights('checkpoints/checkpoint_03.h5')
test_loss, test_acc = model.evaluate(test_dataset)
print(f'检查点模型测试准确率: {test_acc:.4f}')

# 5.5 保存为 TensorFlow Lite
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model(model)
tflite_model = converter.convert()
with open('mnist_model.tflite', 'wb') as f:
    f.write(tflite_model)

4. 代码逐部分解释

4.1 数据加载与预处理

  • MNIST 数据集：60,000 张训练图像，10,000 张测试图像，28×28 灰度图。
  • 归一化：像素值缩放到 [0,1]。
  • 数据管道：使用 tf.data 实现打乱、批处理和预取。

4.2 模型结构

  • 卷积神经网络（CNN）：包含卷积层、池化层和全连接层，适合图像分类。
  • Dropout：防止过拟合。
  • 输出层：10 个类别，softmax 激活。

4.3 训练

  • 训练 5 个 epoch，测试准确率通常在 98%-99%。
  • 使用 Adam 优化器和交叉熵损失。

4.4 保存与加载

  • HDF5：保存整个模型，加载后直接使用。
  • SavedModel：保存到目录，适合生产环境。
  • 权重：仅保存权重，需重建模型架构。
  • 检查点：动态保存最佳模型，适合断点续训。
  • TensorFlow Lite：生成轻量级模型，适合移动设备推理。

5. 运行结果

  • 原始模型：测试准确率约为 0.98-0.99。
  • 加载模型：HDF5、SavedModel 和权重加载后的准确率与原始模型一致。
  • 检查点：加载最佳检查点后准确率保持一致。
  • TensorFlow Lite：生成 .tflite 文件，可用于移动端推理。

示例输出：

原始模型测试准确率: 0.9875
HDF5 模型测试准确率: 0.9875
SavedModel 测试准确率: 0.9875
权重加载模型测试准确率: 0.9875
检查点模型测试准确率: 0.9875

6. 常见问题与解决

  • 加载 HDF5 失败：
  • 确保文件路径正确，文件未损坏。
  • 检查 TensorFlow 版本兼容性（HDF5 格式可能因版本不同而报错）。
  • SavedModel 加载慢：
  • 确保磁盘空间足够，目录完整。
  • 使用 tf.keras.models.load_model 而非低级 API。
  • 权重加载错误：
  • 确保加载权重的模型架构与保存时完全一致。
  • 检查输入形状和层配置。
  • 检查点恢复失败：
  • 确保检查点文件存在，路径正确。
  • 检查 monitor 指标是否与训练时一致。
  • TensorFlow Lite 推理问题：
  • 确保输入数据格式与模型预期一致（例如形状、数据类型）。
  • 检查是否需要量化（converter.optimizations = [tf.lite.Optimize.DEFAULT]）。

7. 进阶用法

  • 保存优化器状态：
  • HDF5 和 SavedModel 自动保存优化器状态，适合继续训练。
  • 检查点也可以保存优化器：
    python checkpoint = tf.train.Checkpoint(model=model, optimizer=model.optimizer) checkpoint.save('checkpoints/full_checkpoint')
  • 模型量化（TensorFlow Lite）：
  converter.optimizations = [tf.lite.Optimize.DEFAULT]
  tflite_model = converter.convert()
  • 导出为 TensorFlow Serving：
  • 使用 SavedModel 格式，直接部署到 TensorFlow Serving。
  model.save('saved_model', save_format='tf')

8. 总结

TensorFlow 提供了多种模型保存和加载方式，满足从快速实验（HDF5）到生产部署（SavedModel、TensorFlow Lite）的需求。示例展示了在 MNIST 数据集上使用不同格式保存和加载模型的完整流程。选择合适的保存方式取决于应用场景：HDF5 适合快速实验，SavedModel 适合生产，检查点适合断点续训，TensorFlow Lite 适合移动设备。

如果你需要更复杂的保存/加载场景（如跨框架迁移、部署到云端）、特定格式的示例，或生成相关图表（如模型性能对比），请告诉我！


import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models
from tensorflow.keras.datasets import mnist
import numpy as np

1. 加载和预处理数据

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0 # 归一化
x_train = x_train[…, np.newaxis] # 增加通道维度 (28, 28) -> (28, 28, 1)
x_test = x_test[…, np.newaxis]

创建数据管道

train_dataset = (tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_train, y_train))
.shuffle(1000)
.batch(32)
.prefetch(tf.data.AUTOTUNE))
test_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_test, y_test)).batch(32)

2. 构建模型

model = models.Sequential([
layers.Conv2D(32, (3, 3), activation=’relu’, input_shape=(28, 28, 1)),
layers.MaxPooling2D((2, 2)),
layers.Flatten(),
layers.Dense(128, activation=’relu’),
layers.Dropout(0.5),
layers.Dense(10, activation=’softmax’)
])

3. 编译和训练

model.compile(optimizer=’adam’, loss=’sparse_categorical_crossentropy’, metrics=[‘accuracy’])
model.fit(train_dataset, epochs=5, validation_data=test_dataset)

4. 评估原始模型

test_loss, test_acc = model.evaluate(test_dataset)
print(f’\n原始模型测试准确率: {test_acc:.4f}’)

5. 保存和加载模型（多种方式）

5.1 保存整个模型（HDF5）

model.save(‘mnist_model.h5’)
loaded_h5_model = tf.keras.models.load_model(‘mnist_model.h5’)
test_loss, test_acc = loaded_h5_model.evaluate(test_dataset)
print(f’HDF5 模型测试准确率: {test_acc:.4f}’)

5.2 保存 SavedModel

model.save(‘mnist_saved_model’)
loaded_saved_model = tf.keras.models.load_model(‘mnist_saved_model’)
test_loss, test_acc = loaded_saved_model.evaluate(test_dataset)
print(f’SavedModel 测试准确率: {test_acc:.4f}’)

5.3 保存权重

model.save_weights(‘mnist_weights.h5’)

重建模型并加载权重

new_model = models.Sequential([
layers.Conv2D(32, (3, 3), activation=’relu’, input_shape=(28, 28, 1)),
layers.MaxPooling2D((2, 2)),
layers.Flatten(),
layers.Dense(128, activation=’relu’),
layers.Dropout(0.5),
layers.Dense(10, activation=’softmax’)
])
new_model.compile(optimizer=’adam’, loss=’sparse_categorical_crossentropy’, metrics=[‘accuracy’])
new_model.load_weights(‘mnist_weights.h5’)
test_loss, test_acc = new_model.evaluate(test_dataset)
print(f’权重加载模型测试准确率: {test_acc:.4f}’)

5.4 使用检查点

checkpoint = tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint(
‘checkpoints/checkpoint_{epoch:02d}.h5’,
save_best_only=True,
monitor=’val_accuracy’
)
model.fit(train_dataset, epochs=3, validation_data=test_dataset, callbacks=[checkpoint])

加载检查点

model.load_weights(‘checkpoints/checkpoint_03.h5’)
test_loss, test_acc = model.evaluate(test_dataset)
print(f’检查点模型测试准确率: {test_acc:.4f}’)

5.5 保存为 TensorFlow Lite

converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model(model)
tflite_model = converter.convert()
with open(‘mnist_model.tflite’, ‘wb’) as f:
f.write(tflite_model)

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