Migrazione dei checkpoint del modello

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Panoramica

Questa guida presuppone che tu abbia un modello che salva e carica i checkpoint con tf.compat.v1.Saver e desideri migrare il codice usando l'API tf.train.Checkpoint di TF2 o usa i checkpoint preesistenti nel tuo modello TF2.

Di seguito sono riportati alcuni scenari comuni che potresti incontrare:

scenario 1

Esistono checkpoint TF1 esistenti da precedenti sessioni di addestramento che devono essere caricati o convertiti in TF2.

Scenario 2

Stai regolando il tuo modello in un modo che rischi di cambiare i nomi e i percorsi delle variabili (come quando si migra in modo incrementale da get_variable alla creazione esplicita di tf.Variable ) e vorresti mantenere il salvataggio/caricamento dei checkpoint esistenti lungo il percorso.

Vedere la sezione su Come mantenere la compatibilità del checkpoint durante la migrazione del modello

Scenario 3

Stai migrando il codice di addestramento e i checkpoint a TF2, ma la pipeline di inferenza continua a richiedere i checkpoint TF1 per ora (per la stabilità della produzione).

opzione 1

Salva entrambi i checkpoint TF1 e TF2 durante l'allenamento.

opzione 2

Converti il ​​checkpoint TF2 in TF1.

Gli esempi seguenti mostrano tutte le combinazioni di salvataggio e caricamento dei checkpoint in TF1/TF2, in modo da avere una certa flessibilità nel determinare come migrare il modello.

Impostare

import tensorflow as tf
import tensorflow.compat.v1 as tf1

def print_checkpoint(save_path):
  reader = tf.train.load_checkpoint(save_path)
  shapes = reader.get_variable_to_shape_map()
  dtypes = reader.get_variable_to_dtype_map()
  print(f"Checkpoint at '{save_path}':")
  for key in shapes:
    print(f"  (key='{key}', shape={shapes[key]}, dtype={dtypes[key].name}, "
          f"value={reader.get_tensor(key)})")

Modifiche da TF1 a TF2

Questa sezione è inclusa se sei curioso di sapere cosa è cambiato tra TF1 e TF2 e cosa intendiamo per checkpoint "basati sul nome" (TF1) e "basati sugli oggetti" (TF2).

I due tipi di checkpoint vengono effettivamente salvati nello stesso formato, che è essenzialmente una tabella di valori-chiave. La differenza sta nel modo in cui vengono generate le chiavi.

Le chiavi nei checkpoint con nome sono i nomi delle variabili . Le chiavi nei checkpoint basati su oggetti si riferiscono al percorso dall'oggetto radice alla variabile (gli esempi seguenti aiuteranno a capire meglio cosa significa).

Per prima cosa, salva alcuni checkpoint:

with tf.Graph().as_default() as g:
  a = tf1.get_variable('a', shape=[], dtype=tf.float32, 
                       initializer=tf1.zeros_initializer())
  b = tf1.get_variable('b', shape=[], dtype=tf.float32, 
                       initializer=tf1.zeros_initializer())
  c = tf1.get_variable('scoped/c', shape=[], dtype=tf.float32, 
                       initializer=tf1.zeros_initializer())
  with tf1.Session() as sess:
    saver = tf1.train.Saver()
    sess.run(a.assign(1))
    sess.run(b.assign(2))
    sess.run(c.assign(3))
    saver.save(sess, 'tf1-ckpt')

print_checkpoint('tf1-ckpt')

Checkpoint at 'tf1-ckpt':
  (key='scoped/c', shape=[], dtype=float32, value=3.0)
  (key='a', shape=[], dtype=float32, value=1.0)
  (key='b', shape=[], dtype=float32, value=2.0)

a = tf.Variable(5.0, name='a')
b = tf.Variable(6.0, name='b')
with tf.name_scope('scoped'):
  c = tf.Variable(7.0, name='c')

ckpt = tf.train.Checkpoint(variables=[a, b, c])
save_path_v2 = ckpt.save('tf2-ckpt')
print_checkpoint(save_path_v2)

Checkpoint at 'tf2-ckpt-1':
  (key='variables/2/.ATTRIBUTES/VARIABLE_VALUE', shape=[], dtype=float32, value=7.0)
  (key='variables/0/.ATTRIBUTES/VARIABLE_VALUE', shape=[], dtype=float32, value=5.0)
  (key='_CHECKPOINTABLE_OBJECT_GRAPH', shape=[], dtype=string, value=b"\n!\n\r\x08\x01\x12\tvariables\n\x10\x08\x02\x12\x0csave_counter\n\x15\n\x05\x08\x03\x12\x010\n\x05\x08\x04\x12\x011\n\x05\x08\x05\x12\x012\nI\x12G\n\x0eVARIABLE_VALUE\x12\x0csave_counter\x1a'save_counter/.ATTRIBUTES/VARIABLE_VALUE\n=\x12;\n\x0eVARIABLE_VALUE\x12\x01a\x1a&variables/0/.ATTRIBUTES/VARIABLE_VALUE\n=\x12;\n\x0eVARIABLE_VALUE\x12\x01b\x1a&variables/1/.ATTRIBUTES/VARIABLE_VALUE\nD\x12B\n\x0eVARIABLE_VALUE\x12\x08scoped/c\x1a&variables/2/.ATTRIBUTES/VARIABLE_VALUE")
  (key='variables/1/.ATTRIBUTES/VARIABLE_VALUE', shape=[], dtype=float32, value=6.0)
  (key='save_counter/.ATTRIBUTES/VARIABLE_VALUE', shape=[], dtype=int64, value=1)

Se guardi le chiavi in tf2-ckpt , si riferiscono tutte ai percorsi degli oggetti di ciascuna variabile. Ad esempio, la variabile a è il primo elemento nell'elenco delle variables , quindi la sua chiave diventa variables/0/... (sentiti libero di ignorare la costante .ATTRIBUTES/VARIABLE_VALUE).

Un'ispezione più da vicino dell'oggetto Checkpoint di seguito:

a = tf.Variable(0.)
b = tf.Variable(0.)
c = tf.Variable(0.)
root = ckpt = tf.train.Checkpoint(variables=[a, b, c])
print("root type =", type(root).__name__)
print("root.variables =", root.variables)
print("root.variables[0] =", root.variables[0])

root type = Checkpoint
root.variables = ListWrapper([<tf.Variable 'Variable:0' shape=() dtype=float32, numpy=0.0>, <tf.Variable 'Variable:0' shape=() dtype=float32, numpy=0.0>, <tf.Variable 'Variable:0' shape=() dtype=float32, numpy=0.0>])
root.variables[0] = <tf.Variable 'Variable:0' shape=() dtype=float32, numpy=0.0>

Prova a sperimentare con il frammento di codice seguente e guarda come cambiano le chiavi del checkpoint con la struttura dell'oggetto:

module = tf.Module()
module.d = tf.Variable(0.)
test_ckpt = tf.train.Checkpoint(v={'a': a, 'b': b}, 
                                c=c,
                                module=module)
test_ckpt_path = test_ckpt.save('root-tf2-ckpt')
print_checkpoint(test_ckpt_path)

Checkpoint at 'root-tf2-ckpt-1':
  (key='v/a/.ATTRIBUTES/VARIABLE_VALUE', shape=[], dtype=float32, value=0.0)
  (key='save_counter/.ATTRIBUTES/VARIABLE_VALUE', shape=[], dtype=int64, value=1)
  (key='v/b/.ATTRIBUTES/VARIABLE_VALUE', shape=[], dtype=float32, value=0.0)
  (key='module/d/.ATTRIBUTES/VARIABLE_VALUE', shape=[], dtype=float32, value=0.0)
  (key='_CHECKPOINTABLE_OBJECT_GRAPH', shape=[], dtype=string, value=b"\n,\n\x05\x08\x01\x12\x01c\n\n\x08\x02\x12\x06module\n\x05\x08\x03\x12\x01v\n\x10\x08\x04\x12\x0csave_counter\n:\x128\n\x0eVARIABLE_VALUE\x12\x08Variable\x1a\x1cc/.ATTRIBUTES/VARIABLE_VALUE\n\x07\n\x05\x08\x05\x12\x01d\n\x0e\n\x05\x08\x06\x12\x01a\n\x05\x08\x07\x12\x01b\nI\x12G\n\x0eVARIABLE_VALUE\x12\x0csave_counter\x1a'save_counter/.ATTRIBUTES/VARIABLE_VALUE\nA\x12?\n\x0eVARIABLE_VALUE\x12\x08Variable\x1a#module/d/.ATTRIBUTES/VARIABLE_VALUE\n<\x12:\n\x0eVARIABLE_VALUE\x12\x08Variable\x1a\x1ev/a/.ATTRIBUTES/VARIABLE_VALUE\n<\x12:\n\x0eVARIABLE_VALUE\x12\x08Variable\x1a\x1ev/b/.ATTRIBUTES/VARIABLE_VALUE")
  (key='c/.ATTRIBUTES/VARIABLE_VALUE', shape=[], dtype=float32, value=0.0)

Perché TF2 usa questo meccanismo?

Poiché non esiste più un grafico globale in TF2, i nomi delle variabili non sono affidabili e possono essere incoerenti tra i programmi. TF2 incoraggia l'approccio di modellazione orientato agli oggetti in cui le variabili sono di proprietà dei livelli e i livelli sono di proprietà di un modello:

variable = tf.Variable(...)
layer.variable_name = variable
model.layer_name = layer

Come mantenere la compatibilità dei checkpoint durante la migrazione del modello

Un passaggio importante nel processo di migrazione è garantire che tutte le variabili siano inizializzate sui valori corretti , il che a sua volta consente di convalidare che le operazioni/funzioni stiano eseguendo i calcoli corretti. A tal fine, è necessario considerare la compatibilità dei checkpoint tra i modelli nelle varie fasi della migrazione. In sostanza, questa sezione risponde alla domanda, come posso continuare a utilizzare lo stesso checkpoint mentre cambio il modello .

Di seguito sono riportati tre modi per mantenere la compatibilità dei checkpoint, al fine di aumentare la flessibilità:

  1. Il modello ha gli stessi nomi delle variabili di prima.
  2. Il modello ha nomi di variabili diversi e mantiene una mappa di assegnazione che associa i nomi delle variabili nel checkpoint ai nuovi nomi.
  3. Il modello ha nomi di variabili diversi e mantiene un oggetto Checkpoint TF2 che memorizza tutte le variabili.

Quando i nomi delle variabili corrispondono

Titolo lungo: Come riutilizzare i checkpoint quando i nomi delle variabili corrispondono.

Risposta breve: puoi caricare direttamente il checkpoint preesistente con tf1.train.Saver o tf.train.Checkpoint .

Se stai usando tf.compat.v1.keras.utils.track_tf1_style_variables , allora assicurerà che i nomi delle variabili del tuo modello siano gli stessi di prima. Puoi anche assicurarti manualmente che i nomi delle variabili corrispondano.

Quando i nomi delle variabili corrispondono nei modelli migrati, puoi utilizzare direttamente tf.train.Checkpoint o tf.compat.v1.train.Saver per caricare il checkpoint. Entrambe le API sono compatibili con la modalità desidero e grafico, quindi puoi usarle in qualsiasi fase della migrazione.

Di seguito sono riportati esempi di utilizzo dello stesso checkpoint con modelli diversi. Innanzitutto, salva un checkpoint TF1 con tf1.train.Saver :

with tf.Graph().as_default() as g:
  a = tf1.get_variable('a', shape=[], dtype=tf.float32, 
                       initializer=tf1.zeros_initializer())
  b = tf1.get_variable('b', shape=[], dtype=tf.float32, 
                       initializer=tf1.zeros_initializer())
  c = tf1.get_variable('scoped/c', shape=[], dtype=tf.float32, 
                       initializer=tf1.zeros_initializer())
  with tf1.Session() as sess:
    saver = tf1.train.Saver()
    sess.run(a.assign(1))
    sess.run(b.assign(2))
    sess.run(c.assign(3))
    save_path = saver.save(sess, 'tf1-ckpt')
print_checkpoint(save_path)

Checkpoint at 'tf1-ckpt':
  (key='scoped/c', shape=[], dtype=float32, value=3.0)
  (key='a', shape=[], dtype=float32, value=1.0)
  (key='b', shape=[], dtype=float32, value=2.0)

L'esempio seguente usa tf.compat.v1.Saver per caricare il checkpoint mentre è in modalità desiderosa:

a = tf.Variable(0.0, name='a')
b = tf.Variable(0.0, name='b')
with tf.name_scope('scoped'):
  c = tf.Variable(0.0, name='c')

# With the removal of collections in TF2, you must pass in the list of variables
# to the Saver object:
saver = tf1.train.Saver(var_list=[a, b, c])
saver.restore(sess=None, save_path=save_path)
print(f"loaded values of [a, b, c]:  [{a.numpy()}, {b.numpy()}, {c.numpy()}]")

# Saving also works in eager (sess must be None).
path = saver.save(sess=None, save_path='tf1-ckpt-saved-in-eager')
print_checkpoint(path)

WARNING:tensorflow:Saver is deprecated, please switch to tf.train.Checkpoint or tf.keras.Model.save_weights for training checkpoints. When executing eagerly variables do not necessarily have unique names, and so the variable.name-based lookups Saver performs are error-prone.
INFO:tensorflow:Restoring parameters from tf1-ckpt
loaded values of [a, b, c]:  [1.0, 2.0, 3.0]
Checkpoint at 'tf1-ckpt-saved-in-eager':
  (key='scoped/c', shape=[], dtype=float32, value=3.0)
  (key='a', shape=[], dtype=float32, value=1.0)
  (key='b', shape=[], dtype=float32, value=2.0)

Lo snippet successivo carica il checkpoint utilizzando l'API TF2 tf.train.Checkpoint :

a = tf.Variable(0.0, name='a')
b = tf.Variable(0.0, name='b')
with tf.name_scope('scoped'):
  c = tf.Variable(0.0, name='c')

# Without the name_scope, name="scoped/c" works too:
c_2 = tf.Variable(0.0, name='scoped/c')

print("Variable names: ")
print(f"  a.name = {a.name}")
print(f"  b.name = {b.name}")
print(f"  c.name = {c.name}")
print(f"  c_2.name = {c_2.name}")

# Restore the values with tf.train.Checkpoint
ckpt = tf.train.Checkpoint(variables=[a, b, c, c_2])
ckpt.restore(save_path)
print(f"loaded values of [a, b, c, c_2]:  [{a.numpy()}, {b.numpy()}, {c.numpy()}, {c_2.numpy()}]")

Variable names: 
  a.name = a:0
  b.name = b:0
  c.name = scoped/c:0
  c_2.name = scoped/c:0
WARNING:tensorflow:From /tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.7/site-packages/tensorflow/python/training/tracking/util.py:1345: NameBasedSaverStatus.__init__ (from tensorflow.python.training.tracking.util) is deprecated and will be removed in a future version.
Instructions for updating:
Restoring a name-based tf.train.Saver checkpoint using the object-based restore API. This mode uses global names to match variables, and so is somewhat fragile. It also adds new restore ops to the graph each time it is called when graph building. Prefer re-encoding training checkpoints in the object-based format: run save() on the object-based saver (the same one this message is coming from) and use that checkpoint in the future.
loaded values of [a, b, c, c_2]:  [1.0, 2.0, 3.0, 3.0]

Nomi variabili in TF2

  • Le variabili hanno ancora tutte un argomento del name che puoi impostare.
  • I modelli Keras prendono anche un argomento del name come prefisso per le loro variabili.
  • La funzione v1.name_scope può essere utilizzata per impostare i prefissi dei nomi delle variabili. Questo è molto diverso da tf.variable_scope . Influisce solo sui nomi e non tiene traccia delle variabili e del riutilizzo.

Il decoratore tf.compat.v1.keras.utils.track_tf1_style_variables è uno shim che aiuta a mantenere i nomi delle variabili e la compatibilità dei checkpoint TF1, mantenendo invariata la semantica di denominazione e riutilizzo di tf.variable_scope e tf.compat.v1.get_variable . Per ulteriori informazioni, vedere la guida alla mappatura del modello .

Nota 1: se stai usando lo shim, usa le API TF2 per caricare i tuoi checkpoint (anche quando utilizzi checkpoint TF1 pre-addestrati).

Vedi la sezione Checkpoint Keras .

Nota 2: durante la migrazione a tf.Variable da get_variable :

Se il tuo livello o modulo decorato con spessori è costituito da alcune variabili (o livelli/modelli Keras) che usano tf.Variable invece di tf.compat.v1.get_variable e vengono collegati come proprietà/tracciati in modo orientato agli oggetti, potrebbero avere diversi semantica di denominazione delle variabili nei grafici/sessioni TF1.x rispetto all'esecuzione ansiosa.

In breve, i nomi potrebbero non essere quelli che ti aspetti che siano quando corri in TF2.

Mantenimento delle mappe di assegnazione

Le mappe di assegnazione vengono comunemente utilizzate per trasferire pesi tra i modelli TF1 e possono essere utilizzate anche durante la migrazione del modello se i nomi delle variabili cambiano.

È possibile utilizzare queste mappe con tf.compat.v1.train.init_from_checkpoint , tf.compat.v1.train.Saver e tf.train.load_checkpoint per caricare i pesi nei modelli in cui i nomi delle variabili o dell'ambito potrebbero essere cambiati.

Gli esempi in questa sezione utilizzeranno un checkpoint salvato in precedenza:

print_checkpoint('tf1-ckpt')

Checkpoint at 'tf1-ckpt':
  (key='scoped/c', shape=[], dtype=float32, value=3.0)
  (key='a', shape=[], dtype=float32, value=1.0)
  (key='b', shape=[], dtype=float32, value=2.0)

Caricamento con init_from_checkpoint

tf1.train.init_from_checkpoint deve essere chiamato mentre ci si trova in un Graph/Session, perché inserisce i valori negli inizializzatori di variabili invece di creare un'assegnazione op.

È possibile utilizzare l'argomento assignment_map per configurare la modalità di caricamento delle variabili. Dalla documentazione:

La mappa di assegnazione supporta la seguente sintassi:

  • 'checkpoint_scope_name/': 'scope_name/' - caricherà tutte le variabili nell'attuale scope_name da checkpoint_scope_name con nomi tensoriali corrispondenti.
  • 'checkpoint_scope_name/some_other_variable': 'scope_name/variable_name' - inizializzerà scope_name/variable_name variable_name da checkpoint_scope_name/some_other_variable .
  • 'scope_variable_name': variable - inizializzerà un dato oggetto tf.Variable con il tensore 'scope_variable_name' dal checkpoint.
  • 'scope_variable_name': list(variable) - inizializzerà l'elenco di variabili partizionate con il tensore 'scope_variable_name' dal checkpoint.
  • '/': 'scope_name/' - caricherà tutte le variabili in scope_name corrente dalla radice del checkpoint (es. nessun ambito).
# Restoring with tf1.train.init_from_checkpoint:

# A new model with a different scope for the variables.
with tf.Graph().as_default() as g:
  with tf1.variable_scope('new_scope'):
    a = tf1.get_variable('a', shape=[], dtype=tf.float32, 
                        initializer=tf1.zeros_initializer())
    b = tf1.get_variable('b', shape=[], dtype=tf.float32, 
                        initializer=tf1.zeros_initializer())
    c = tf1.get_variable('scoped/c', shape=[], dtype=tf.float32, 
                        initializer=tf1.zeros_initializer())
  with tf1.Session() as sess:
    # The assignment map will remap all variables in the checkpoint to the
    # new scope:
    tf1.train.init_from_checkpoint(
        'tf1-ckpt',
        assignment_map={'/': 'new_scope/'})
    # `init_from_checkpoint` adds the initializers to these variables.
    # Use `sess.run` to run these initializers.
    sess.run(tf1.global_variables_initializer())

    print("Restored [a, b, c]: ", sess.run([a, b, c]))

Restored [a, b, c]:  [1.0, 2.0, 3.0]

Caricamento con tf1.train.Saver

A differenza init_from_checkpoint , tf.compat.v1.train.Saver viene eseguito sia in modalità grafico che in modalità desiderosa. L'argomento var_list accetta facoltativamente un dizionario, tranne per il fatto che deve mappare i nomi delle variabili all'oggetto tf.Variable .

# Restoring with tf1.train.Saver (works in both graph and eager):

# A new model with a different scope for the variables.
with tf1.variable_scope('new_scope'):
  a = tf1.get_variable('a', shape=[], dtype=tf.float32, 
                      initializer=tf1.zeros_initializer())
  b = tf1.get_variable('b', shape=[], dtype=tf.float32, 
                      initializer=tf1.zeros_initializer())
  c = tf1.get_variable('scoped/c', shape=[], dtype=tf.float32, 
                        initializer=tf1.zeros_initializer())
# Initialize the saver with a dictionary with the original variable names:
saver = tf1.train.Saver({'a': a, 'b': b, 'scoped/c': c})
saver.restore(sess=None, save_path='tf1-ckpt')
print("Restored [a, b, c]: ", [a.numpy(), b.numpy(), c.numpy()])

WARNING:tensorflow:Saver is deprecated, please switch to tf.train.Checkpoint or tf.keras.Model.save_weights for training checkpoints. When executing eagerly variables do not necessarily have unique names, and so the variable.name-based lookups Saver performs are error-prone.
INFO:tensorflow:Restoring parameters from tf1-ckpt
Restored [a, b, c]:  [1.0, 2.0, 3.0]

Caricamento con tf.train.load_checkpoint

Questa opzione è per te se hai bisogno di un controllo preciso sui valori delle variabili. Anche in questo caso, funziona sia in modalità grafica che in modalità desiderosa.

# Restoring with tf.train.load_checkpoint (works in both graph and eager):

# A new model with a different scope for the variables.
with tf.Graph().as_default() as g:
  with tf1.variable_scope('new_scope'):
    a = tf1.get_variable('a', shape=[], dtype=tf.float32, 
                        initializer=tf1.zeros_initializer())
    b = tf1.get_variable('b', shape=[], dtype=tf.float32, 
                        initializer=tf1.zeros_initializer())
    c = tf1.get_variable('scoped/c', shape=[], dtype=tf.float32, 
                        initializer=tf1.zeros_initializer())
  with tf1.Session() as sess:
    # It may be easier writing a loop if your model has a lot of variables.
    reader = tf.train.load_checkpoint('tf1-ckpt')
    sess.run(a.assign(reader.get_tensor('a')))
    sess.run(b.assign(reader.get_tensor('b')))
    sess.run(c.assign(reader.get_tensor('scoped/c')))
    print("Restored [a, b, c]: ", sess.run([a, b, c]))

Restored [a, b, c]:  [1.0, 2.0, 3.0]

Mantenimento di un oggetto Checkpoint TF2

Se i nomi della variabile e dell'ambito possono cambiare molto durante la migrazione, utilizzare tf.train.Checkpoint e TF2 checkpoint. TF2 utilizza la struttura dell'oggetto invece dei nomi delle variabili (maggiori dettagli in Modifiche da TF1 a TF2 ).

In breve, quando crei un tf.train.Checkpoint per salvare o ripristinare i checkpoint, assicurati che utilizzi lo stesso ordinamento (per gli elenchi) e le stesse chiavi (per dizionari e argomenti di parole chiave per l'inizializzatore Checkpoint ). Alcuni esempi di compatibilità checkpoint:

ckpt = tf.train.Checkpoint(foo=[var_a, var_b])

# compatible with ckpt
tf.train.Checkpoint(foo=[var_a, var_b])

# not compatible with ckpt
tf.train.Checkpoint(foo=[var_b, var_a])
tf.train.Checkpoint(bar=[var_a, var_b])

Gli esempi di codice seguenti mostrano come utilizzare lo "stesso" tf.train.Checkpoint per caricare variabili con nomi diversi. Innanzitutto, salva un checkpoint TF2:

with tf.Graph().as_default() as g:
  a = tf1.get_variable('a', shape=[], dtype=tf.float32, 
                       initializer=tf1.constant_initializer(1))
  b = tf1.get_variable('b', shape=[], dtype=tf.float32, 
                       initializer=tf1.constant_initializer(2))
  with tf1.variable_scope('scoped'):
    c = tf1.get_variable('c', shape=[], dtype=tf.float32, 
                        initializer=tf1.constant_initializer(3))
  with tf1.Session() as sess:
    sess.run(tf1.global_variables_initializer())
    print("[a, b, c]: ", sess.run([a, b, c]))

    # Save a TF2 checkpoint
    ckpt = tf.train.Checkpoint(unscoped=[a, b], scoped=[c])
    tf2_ckpt_path = ckpt.save('tf2-ckpt')
    print_checkpoint(tf2_ckpt_path)

[a, b, c]:  [1.0, 2.0, 3.0]
Checkpoint at 'tf2-ckpt-1':
  (key='unscoped/1/.ATTRIBUTES/VARIABLE_VALUE', shape=[], dtype=float32, value=2.0)
  (key='unscoped/0/.ATTRIBUTES/VARIABLE_VALUE', shape=[], dtype=float32, value=1.0)
  (key='_CHECKPOINTABLE_OBJECT_GRAPH', shape=[], dtype=string, value=b"\n,\n\n\x08\x01\x12\x06scoped\n\x0c\x08\x02\x12\x08unscoped\n\x10\x08\x03\x12\x0csave_counter\n\x07\n\x05\x08\x04\x12\x010\n\x0e\n\x05\x08\x05\x12\x010\n\x05\x08\x06\x12\x011\nI\x12G\n\x0eVARIABLE_VALUE\x12\x0csave_counter\x1a'save_counter/.ATTRIBUTES/VARIABLE_VALUE\nA\x12?\n\x0eVARIABLE_VALUE\x12\x08scoped/c\x1a#scoped/0/.ATTRIBUTES/VARIABLE_VALUE\n<\x12:\n\x0eVARIABLE_VALUE\x12\x01a\x1a%unscoped/0/.ATTRIBUTES/VARIABLE_VALUE\n<\x12:\n\x0eVARIABLE_VALUE\x12\x01b\x1a%unscoped/1/.ATTRIBUTES/VARIABLE_VALUE")
  (key='scoped/0/.ATTRIBUTES/VARIABLE_VALUE', shape=[], dtype=float32, value=3.0)
  (key='save_counter/.ATTRIBUTES/VARIABLE_VALUE', shape=[], dtype=int64, value=1)

Puoi continuare a utilizzare tf.train.Checkpoint anche se i nomi delle variabili/ambito cambiano:

with tf.Graph().as_default() as g:
  a = tf1.get_variable('a_different_name', shape=[], dtype=tf.float32, 
                       initializer=tf1.zeros_initializer())
  b = tf1.get_variable('b_different_name', shape=[], dtype=tf.float32, 
                       initializer=tf1.zeros_initializer())
  with tf1.variable_scope('different_scope'):
    c = tf1.get_variable('c', shape=[], dtype=tf.float32, 
                        initializer=tf1.zeros_initializer())
  with tf1.Session() as sess:
    sess.run(tf1.global_variables_initializer())
    print("Initialized [a, b, c]: ", sess.run([a, b, c]))

    ckpt = tf.train.Checkpoint(unscoped=[a, b], scoped=[c])
    # `assert_consumed` validates that all checkpoint objects are restored from
    # the checkpoint. `run_restore_ops` is required when running in a TF1
    # session.
    ckpt.restore(tf2_ckpt_path).assert_consumed().run_restore_ops()

    # Removing `assert_consumed` is fine if you want to skip the validation.
    # ckpt.restore(tf2_ckpt_path).run_restore_ops()

    print("Restored [a, b, c]: ", sess.run([a, b, c]))

Initialized [a, b, c]:  [0.0, 0.0, 0.0]
Restored [a, b, c]:  [1.0, 2.0, 3.0]

E in modalità desiderosa:

a = tf.Variable(0.)
b = tf.Variable(0.)
c = tf.Variable(0.)
print("Initialized [a, b, c]: ", [a.numpy(), b.numpy(), c.numpy()])

# The keys "scoped" and "unscoped" are no longer relevant, but are used to
# maintain compatibility with the saved checkpoints.
ckpt = tf.train.Checkpoint(unscoped=[a, b], scoped=[c])

ckpt.restore(tf2_ckpt_path).assert_consumed().run_restore_ops()
print("Restored [a, b, c]: ", [a.numpy(), b.numpy(), c.numpy()])

Initialized [a, b, c]:  [0.0, 0.0, 0.0]
Restored [a, b, c]:  [1.0, 2.0, 3.0]

Punti di controllo TF2 in Estimator

Le sezioni precedenti descrivono come mantenere la compatibilità dei checkpoint durante la migrazione del modello. Questi concetti si applicano anche ai modelli Estimator, sebbene il modo in cui il checkpoint viene salvato/caricato sia leggermente diverso. Durante la migrazione del modello Estimator per utilizzare le API TF2, potresti voler passare dai checkpoint TF1 a TF2 mentre il modello sta ancora utilizzando lo stimatore . Questa sezione mostra come farlo.

tf.estimator.Estimator e MonitoredSession hanno un meccanismo di salvataggio chiamato scaffold , un oggetto tf.compat.v1.train.Scaffold . Lo Scaffold può contenere un tf1.train.Saver o tf.train.Checkpoint , che consente a Estimator e MonitoredSession di salvare i checkpoint in stile TF1 o TF2.

# A model_fn that saves a TF1 checkpoint
def model_fn_tf1_ckpt(features, labels, mode):
  # This model adds 2 to the variable `v` in every train step.
  train_step = tf1.train.get_or_create_global_step()
  v = tf1.get_variable('var', shape=[], dtype=tf.float32, 
                       initializer=tf1.constant_initializer(0))
  return tf.estimator.EstimatorSpec(
      mode,
      predictions=v,
      train_op=tf.group(v.assign_add(2), train_step.assign_add(1)),
      loss=tf.constant(1.),
      scaffold=None
  )

!rm -rf est-tf1
est = tf.estimator.Estimator(model_fn_tf1_ckpt, 'est-tf1')

def train_fn():
  return tf.data.Dataset.from_tensor_slices(([1,2,3], [4,5,6]))
est.train(train_fn, steps=1)

latest_checkpoint = tf.train.latest_checkpoint('est-tf1')
print_checkpoint(latest_checkpoint)

INFO:tensorflow:Using default config.
INFO:tensorflow:Using config: {'_model_dir': 'est-tf1', '_tf_random_seed': None, '_save_summary_steps': 100, '_save_checkpoints_steps': None, '_save_checkpoints_secs': 600, '_session_config': allow_soft_placement: true
graph_options {
  rewrite_options {
    meta_optimizer_iterations: ONE
  }
}
, '_keep_checkpoint_max': 5, '_keep_checkpoint_every_n_hours': 10000, '_log_step_count_steps': 100, '_train_distribute': None, '_device_fn': None, '_protocol': None, '_eval_distribute': None, '_experimental_distribute': None, '_experimental_max_worker_delay_secs': None, '_session_creation_timeout_secs': 7200, '_checkpoint_save_graph_def': True, '_service': None, '_cluster_spec': ClusterSpec({}), '_task_type': 'worker', '_task_id': 0, '_global_id_in_cluster': 0, '_master': '', '_evaluation_master': '', '_is_chief': True, '_num_ps_replicas': 0, '_num_worker_replicas': 1}
WARNING:tensorflow:From /tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.7/site-packages/tensorflow/python/training/training_util.py:401: Variable.initialized_value (from tensorflow.python.ops.variables) is deprecated and will be removed in a future version.
Instructions for updating:
Use Variable.read_value. Variables in 2.X are initialized automatically both in eager and graph (inside tf.defun) contexts.
INFO:tensorflow:Calling model_fn.
INFO:tensorflow:Done calling model_fn.
INFO:tensorflow:Create CheckpointSaverHook.
INFO:tensorflow:Graph was finalized.
INFO:tensorflow:Running local_init_op.
INFO:tensorflow:Done running local_init_op.
INFO:tensorflow:Calling checkpoint listeners before saving checkpoint 0...
INFO:tensorflow:Saving checkpoints for 0 into est-tf1/model.ckpt.
INFO:tensorflow:Calling checkpoint listeners after saving checkpoint 0...
INFO:tensorflow:loss = 1.0, step = 0
INFO:tensorflow:Calling checkpoint listeners before saving checkpoint 1...
INFO:tensorflow:Saving checkpoints for 1 into est-tf1/model.ckpt.
INFO:tensorflow:Calling checkpoint listeners after saving checkpoint 1...
INFO:tensorflow:Loss for final step: 1.0.
Checkpoint at 'est-tf1/model.ckpt-1':
  (key='var', shape=[], dtype=float32, value=2.0)
  (key='global_step', shape=[], dtype=int64, value=1)

# A model_fn that saves a TF2 checkpoint
def model_fn_tf2_ckpt(features, labels, mode):
  # This model adds 2 to the variable `v` in every train step.
  train_step = tf1.train.get_or_create_global_step()
  v = tf1.get_variable('var', shape=[], dtype=tf.float32, 
                       initializer=tf1.constant_initializer(0))
  ckpt = tf.train.Checkpoint(var_list={'var': v}, step=train_step)
  return tf.estimator.EstimatorSpec(
      mode,
      predictions=v,
      train_op=tf.group(v.assign_add(2), train_step.assign_add(1)),
      loss=tf.constant(1.),
      scaffold=tf1.train.Scaffold(saver=ckpt)
  )

!rm -rf est-tf2
est = tf.estimator.Estimator(model_fn_tf2_ckpt, 'est-tf2',
                             warm_start_from='est-tf1')

def train_fn():
  return tf.data.Dataset.from_tensor_slices(([1,2,3], [4,5,6]))
est.train(train_fn, steps=1)

latest_checkpoint = tf.train.latest_checkpoint('est-tf2')
print_checkpoint(latest_checkpoint)  

assert est.get_variable_value('var_list/var/.ATTRIBUTES/VARIABLE_VALUE') == 4

INFO:tensorflow:Using default config.
INFO:tensorflow:Using config: {'_model_dir': 'est-tf2', '_tf_random_seed': None, '_save_summary_steps': 100, '_save_checkpoints_steps': None, '_save_checkpoints_secs': 600, '_session_config': allow_soft_placement: true
graph_options {
  rewrite_options {
    meta_optimizer_iterations: ONE
  }
}
, '_keep_checkpoint_max': 5, '_keep_checkpoint_every_n_hours': 10000, '_log_step_count_steps': 100, '_train_distribute': None, '_device_fn': None, '_protocol': None, '_eval_distribute': None, '_experimental_distribute': None, '_experimental_max_worker_delay_secs': None, '_session_creation_timeout_secs': 7200, '_checkpoint_save_graph_def': True, '_service': None, '_cluster_spec': ClusterSpec({}), '_task_type': 'worker', '_task_id': 0, '_global_id_in_cluster': 0, '_master': '', '_evaluation_master': '', '_is_chief': True, '_num_ps_replicas': 0, '_num_worker_replicas': 1}
INFO:tensorflow:Calling model_fn.
INFO:tensorflow:Done calling model_fn.
INFO:tensorflow:Warm-starting with WarmStartSettings: WarmStartSettings(ckpt_to_initialize_from='est-tf1', vars_to_warm_start='.*', var_name_to_vocab_info={}, var_name_to_prev_var_name={})
INFO:tensorflow:Warm-starting from: est-tf1
INFO:tensorflow:Warm-starting variables only in TRAINABLE_VARIABLES.
INFO:tensorflow:Warm-started 1 variables.
INFO:tensorflow:Create CheckpointSaverHook.
INFO:tensorflow:Graph was finalized.
INFO:tensorflow:Running local_init_op.
INFO:tensorflow:Done running local_init_op.
INFO:tensorflow:Calling checkpoint listeners before saving checkpoint 0...
INFO:tensorflow:Saving checkpoints for 0 into est-tf2/model.ckpt.
INFO:tensorflow:Calling checkpoint listeners after saving checkpoint 0...
INFO:tensorflow:loss = 1.0, step = 0
INFO:tensorflow:Calling checkpoint listeners before saving checkpoint 1...
INFO:tensorflow:Saving checkpoints for 1 into est-tf2/model.ckpt.
INFO:tensorflow:Calling checkpoint listeners after saving checkpoint 1...
INFO:tensorflow:Loss for final step: 1.0.
Checkpoint at 'est-tf2/model.ckpt-1':
  (key='var_list/var/.ATTRIBUTES/VARIABLE_VALUE', shape=[], dtype=float32, value=4.0)
  (key='_CHECKPOINTABLE_OBJECT_GRAPH', shape=[], dtype=string, value=b"\n\x18\n\x08\x08\x01\x12\x04step\n\x0c\x08\x02\x12\x08var_list\n@\x12>\n\x0eVARIABLE_VALUE\x12\x0bglobal_step\x1a\x1fstep/.ATTRIBUTES/VARIABLE_VALUE\n\t\n\x07\x08\x03\x12\x03var\n@\x12>\n\x0eVARIABLE_VALUE\x12\x03var\x1a'var_list/var/.ATTRIBUTES/VARIABLE_VALUE")
  (key='step/.ATTRIBUTES/VARIABLE_VALUE', shape=[], dtype=int64, value=1)

Il valore finale di v dovrebbe essere 16 , dopo essere stato avviato a caldo da est-tf1 , quindi addestrato per ulteriori 5 passaggi. Il valore del passaggio del treno non viene trasferito dal punto di controllo warm_start .

Il checkpoint di Keras

I modelli realizzati con Keras utilizzano ancora tf1.train.Saver e tf.train.Checkpoint per caricare pesi preesistenti. Quando il tuo modello è completamente migrato, passa all'utilizzo di model.save_weights e model.load_weights , soprattutto se stai utilizzando il callback ModelCheckpoint durante l'allenamento.

Alcune cose che dovresti sapere sui checkpoint e su Keras:

Inizializzazione vs costruzione

I modelli e i livelli Keras devono passare attraverso due passaggi prima di essere completamente creati. La prima è l' inizializzazione dell'oggetto Python: layer = tf.keras.layers.Dense(x) . Il secondo è il passaggio di compilazione , in cui viene effettivamente creata la maggior parte dei pesi: layer.build(input_shape) . Puoi anche creare un modello chiamandolo o eseguendo un singolo passaggio train , eval o predict (solo la prima volta).

Se trovi che model.load_weights(path).assert_consumed() sta generando un errore, è probabile che il modello/i livelli non siano stati compilati.

Keras utilizza i checkpoint TF2

tf.train.Checkpoint(model).write equivale a model.save_weights . Lo stesso con tf.train.Checkpoint(model).read e model.load_weights . Si noti che Checkpoint(model) != Checkpoint(model=model) .

I checkpoint TF2 funzionano con il passaggio build() di Keras

tf.train.Checkpoint.restore ha un meccanismo chiamato ripristino differito che consente agli oggetti tf.Module e Keras di memorizzare i valori delle variabili se la variabile non è stata ancora creata. Ciò consente ai modelli inizializzati di caricare pesi e costruire dopo.

m = YourKerasModel()
status = m.load_weights(path)

# This call builds the model. The variables are created with the restored
# values.
m.predict(inputs)

status.assert_consumed()

A causa di questo meccanismo, consigliamo vivamente di utilizzare le API di caricamento del checkpoint TF2 con i modelli Keras (anche durante il ripristino di checkpoint TF1 preesistenti negli spessori di mappatura del modello ). Vedi di più nella guida ai checkpoint .

Frammenti di codice

Gli snippet seguenti mostrano la compatibilità della versione TF1/TF2 nelle API di salvataggio del checkpoint.

Salva un checkpoint TF1 in TF2

a = tf.Variable(1.0, name='a')
b = tf.Variable(2.0, name='b')
with tf.name_scope('scoped'):
  c = tf.Variable(3.0, name='c')

saver = tf1.train.Saver(var_list=[a, b, c])
path = saver.save(sess=None, save_path='tf1-ckpt-saved-in-eager')
print_checkpoint(path)

WARNING:tensorflow:Saver is deprecated, please switch to tf.train.Checkpoint or tf.keras.Model.save_weights for training checkpoints. When executing eagerly variables do not necessarily have unique names, and so the variable.name-based lookups Saver performs are error-prone.
Checkpoint at 'tf1-ckpt-saved-in-eager':
  (key='scoped/c', shape=[], dtype=float32, value=3.0)
  (key='a', shape=[], dtype=float32, value=1.0)
  (key='b', shape=[], dtype=float32, value=2.0)

Carica un checkpoint TF1 in TF2

a = tf.Variable(0., name='a')
b = tf.Variable(0., name='b')
with tf.name_scope('scoped'):
  c = tf.Variable(0., name='c')
print("Initialized [a, b, c]: ", [a.numpy(), b.numpy(), c.numpy()])
saver = tf1.train.Saver(var_list=[a, b, c])
saver.restore(sess=None, save_path='tf1-ckpt-saved-in-eager')
print("Restored [a, b, c]: ", [a.numpy(), b.numpy(), c.numpy()])

Initialized [a, b, c]:  [0.0, 0.0, 0.0]
WARNING:tensorflow:Saver is deprecated, please switch to tf.train.Checkpoint or tf.keras.Model.save_weights for training checkpoints. When executing eagerly variables do not necessarily have unique names, and so the variable.name-based lookups Saver performs are error-prone.
INFO:tensorflow:Restoring parameters from tf1-ckpt-saved-in-eager
Restored [a, b, c]:  [1.0, 2.0, 3.0]

Salva un checkpoint TF2 in TF1

with tf.Graph().as_default() as g:
  a = tf1.get_variable('a', shape=[], dtype=tf.float32, 
                       initializer=tf1.constant_initializer(1))
  b = tf1.get_variable('b', shape=[], dtype=tf.float32, 
                       initializer=tf1.constant_initializer(2))
  with tf1.variable_scope('scoped'):
    c = tf1.get_variable('c', shape=[], dtype=tf.float32, 
                        initializer=tf1.constant_initializer(3))
  with tf1.Session() as sess:
    sess.run(tf1.global_variables_initializer())
    ckpt = tf.train.Checkpoint(
        var_list={v.name.split(':')[0]: v for v in tf1.global_variables()})
    tf2_in_tf1_path = ckpt.save('tf2-ckpt-saved-in-session')
    print_checkpoint(tf2_in_tf1_path)

Checkpoint at 'tf2-ckpt-saved-in-session-1':
  (key='var_list/scoped.Sc/.ATTRIBUTES/VARIABLE_VALUE', shape=[], dtype=float32, value=3.0)
  (key='var_list/b/.ATTRIBUTES/VARIABLE_VALUE', shape=[], dtype=float32, value=2.0)
  (key='var_list/a/.ATTRIBUTES/VARIABLE_VALUE', shape=[], dtype=float32, value=1.0)
  (key='_CHECKPOINTABLE_OBJECT_GRAPH', shape=[], dtype=string, value=b"\n \n\x0c\x08\x01\x12\x08var_list\n\x10\x08\x02\x12\x0csave_counter\n\x1c\n\x05\x08\x03\x12\x01a\n\x05\x08\x04\x12\x01b\n\x0c\x08\x05\x12\x08scoped/c\nI\x12G\n\x0eVARIABLE_VALUE\x12\x0csave_counter\x1a'save_counter/.ATTRIBUTES/VARIABLE_VALUE\n<\x12:\n\x0eVARIABLE_VALUE\x12\x01a\x1a%var_list/a/.ATTRIBUTES/VARIABLE_VALUE\n<\x12:\n\x0eVARIABLE_VALUE\x12\x01b\x1a%var_list/b/.ATTRIBUTES/VARIABLE_VALUE\nK\x12I\n\x0eVARIABLE_VALUE\x12\x08scoped/c\x1a-var_list/scoped.Sc/.ATTRIBUTES/VARIABLE_VALUE")
  (key='save_counter/.ATTRIBUTES/VARIABLE_VALUE', shape=[], dtype=int64, value=1)

Carica un checkpoint TF2 in TF1

with tf.Graph().as_default() as g:
  a = tf1.get_variable('a', shape=[], dtype=tf.float32, 
                       initializer=tf1.constant_initializer(0))
  b = tf1.get_variable('b', shape=[], dtype=tf.float32, 
                       initializer=tf1.constant_initializer(0))
  with tf1.variable_scope('scoped'):
    c = tf1.get_variable('c', shape=[], dtype=tf.float32, 
                        initializer=tf1.constant_initializer(0))
  with tf1.Session() as sess:
    sess.run(tf1.global_variables_initializer())
    print("Initialized [a, b, c]: ", sess.run([a, b, c]))
    ckpt = tf.train.Checkpoint(
        var_list={v.name.split(':')[0]: v for v in tf1.global_variables()})
    ckpt.restore('tf2-ckpt-saved-in-session-1').run_restore_ops()
    print("Restored [a, b, c]: ", sess.run([a, b, c]))

Initialized [a, b, c]:  [0.0, 0.0, 0.0]
Restored [a, b, c]:  [1.0, 2.0, 3.0]

Conversione checkpoint

Puoi convertire i checkpoint tra TF1 e TF2 caricando e salvando nuovamente i checkpoint. Un'alternativa è tf.train.load_checkpoint , mostrato nel codice seguente.

Converti il ​​checkpoint TF1 in TF2

def convert_tf1_to_tf2(checkpoint_path, output_prefix):
  """Converts a TF1 checkpoint to TF2.

  To load the converted checkpoint, you must build a dictionary that maps
  variable names to variable objects.
  ```
  ckpt = tf.train.Checkpoint(vars={name: variable})  
  ckpt.restore(converted_ckpt_path)

    ```

    Args:
      checkpoint_path: Path to the TF1 checkpoint.
      output_prefix: Path prefix to the converted checkpoint.

    Returns:
      Path to the converted checkpoint.
    """
    vars = {}
    reader = tf.train.load_checkpoint(checkpoint_path)
    dtypes = reader.get_variable_to_dtype_map()
    for key in dtypes.keys():
      vars[key] = tf.Variable(reader.get_tensor(key))
    return tf.train.Checkpoint(vars=vars).save(output_prefix)
  ```

Convert the checkpoint saved in the snippet `Save a TF1 checkpoint in TF2`:


```python
# Make sure to run the snippet in `Save a TF1 checkpoint in TF2`.
print_checkpoint('tf1-ckpt-saved-in-eager')
converted_path = convert_tf1_to_tf2('tf1-ckpt-saved-in-eager', 
                                     'converted-tf1-to-tf2')
print("\n[Converted]")
print_checkpoint(converted_path)

# Try loading the converted checkpoint.
a = tf.Variable(0.)
b = tf.Variable(0.)
c = tf.Variable(0.)
ckpt = tf.train.Checkpoint(vars={'a': a, 'b': b, 'scoped/c': c})
ckpt.restore(converted_path).assert_consumed()
print("\nRestored [a, b, c]: ", [a.numpy(), b.numpy(), c.numpy()])

Checkpoint at 'tf1-ckpt-saved-in-eager':
  (key='scoped/c', shape=[], dtype=float32, value=3.0)
  (key='a', shape=[], dtype=float32, value=1.0)
  (key='b', shape=[], dtype=float32, value=2.0)

[Converted]
Checkpoint at 'converted-tf1-to-tf2-1':
  (key='vars/scoped.Sc/.ATTRIBUTES/VARIABLE_VALUE', shape=[], dtype=float32, value=3.0)
  (key='vars/b/.ATTRIBUTES/VARIABLE_VALUE', shape=[], dtype=float32, value=2.0)
  (key='vars/a/.ATTRIBUTES/VARIABLE_VALUE', shape=[], dtype=float32, value=1.0)
  (key='_CHECKPOINTABLE_OBJECT_GRAPH', shape=[], dtype=string, value=b"\n\x1c\n\x08\x08\x01\x12\x04vars\n\x10\x08\x02\x12\x0csave_counter\n\x1c\n\x0c\x08\x03\x12\x08scoped/c\n\x05\x08\x04\x12\x01a\n\x05\x08\x05\x12\x01b\nI\x12G\n\x0eVARIABLE_VALUE\x12\x0csave_counter\x1a'save_counter/.ATTRIBUTES/VARIABLE_VALUE\nG\x12E\n\x0eVARIABLE_VALUE\x12\x08Variable\x1a)vars/scoped.Sc/.ATTRIBUTES/VARIABLE_VALUE\n?\x12=\n\x0eVARIABLE_VALUE\x12\x08Variable\x1a!vars/a/.ATTRIBUTES/VARIABLE_VALUE\n?\x12=\n\x0eVARIABLE_VALUE\x12\x08Variable\x1a!vars/b/.ATTRIBUTES/VARIABLE_VALUE")
  (key='save_counter/.ATTRIBUTES/VARIABLE_VALUE', shape=[], dtype=int64, value=1)

Restored [a, b, c]:  [1.0, 2.0, 3.0]

Converti checkpoint TF2 in TF1

def convert_tf2_to_tf1(checkpoint_path, output_prefix):
  """Converts a TF2 checkpoint to TF1.

  The checkpoint must be saved using a 
  `tf.train.Checkpoint(var_list={name: variable})`

  To load the converted checkpoint with `tf.compat.v1.Saver`:
  ```
  saver = tf.compat.v1.train.Saver(var_list={name: variable}) 

  # An alternative, if the variable names match the keys:
  saver = tf.compat.v1.train.Saver(var_list=[variables]) 
  saver.restore(sess, output_path)

    ```
    """
    vars = {}
    reader = tf.train.load_checkpoint(checkpoint_path)
    dtypes = reader.get_variable_to_dtype_map()
    for key in dtypes.keys():
      # Get the "name" from the 
      if key.startswith('var_list/'):
        var_name = key.split('/')[1]
        # TF2 checkpoint keys use '/', so if they appear in the user-defined name,
        # they are escaped to '.S'.
        var_name = var_name.replace('.S', '/')
        vars[var_name] = tf.Variable(reader.get_tensor(key))

    return tf1.train.Saver(var_list=vars).save(sess=None, save_path=output_prefix)
  ```

Convert the checkpoint saved in the snippet `Save a TF2 checkpoint in TF1`:


```python
# Make sure to run the snippet in `Save a TF2 checkpoint in TF1`.
print_checkpoint('tf2-ckpt-saved-in-session-1')
converted_path = convert_tf2_to_tf1('tf2-ckpt-saved-in-session-1',
                                    'converted-tf2-to-tf1')
print("\n[Converted]")
print_checkpoint(converted_path)

# Try loading the converted checkpoint.
with tf.Graph().as_default() as g:
  a = tf1.get_variable('a', shape=[], dtype=tf.float32, 
                       initializer=tf1.constant_initializer(0))
  b = tf1.get_variable('b', shape=[], dtype=tf.float32, 
                       initializer=tf1.constant_initializer(0))
  with tf1.variable_scope('scoped'):
    c = tf1.get_variable('c', shape=[], dtype=tf.float32, 
                        initializer=tf1.constant_initializer(0))
  with tf1.Session() as sess:
    saver = tf1.train.Saver([a, b, c])
    saver.restore(sess, converted_path)
    print("\nRestored [a, b, c]: ", sess.run([a, b, c]))

Checkpoint at 'tf2-ckpt-saved-in-session-1':
  (key='var_list/scoped.Sc/.ATTRIBUTES/VARIABLE_VALUE', shape=[], dtype=float32, value=3.0)
  (key='var_list/b/.ATTRIBUTES/VARIABLE_VALUE', shape=[], dtype=float32, value=2.0)
  (key='var_list/a/.ATTRIBUTES/VARIABLE_VALUE', shape=[], dtype=float32, value=1.0)
  (key='_CHECKPOINTABLE_OBJECT_GRAPH', shape=[], dtype=string, value=b"\n \n\x0c\x08\x01\x12\x08var_list\n\x10\x08\x02\x12\x0csave_counter\n\x1c\n\x05\x08\x03\x12\x01a\n\x05\x08\x04\x12\x01b\n\x0c\x08\x05\x12\x08scoped/c\nI\x12G\n\x0eVARIABLE_VALUE\x12\x0csave_counter\x1a'save_counter/.ATTRIBUTES/VARIABLE_VALUE\n<\x12:\n\x0eVARIABLE_VALUE\x12\x01a\x1a%var_list/a/.ATTRIBUTES/VARIABLE_VALUE\n<\x12:\n\x0eVARIABLE_VALUE\x12\x01b\x1a%var_list/b/.ATTRIBUTES/VARIABLE_VALUE\nK\x12I\n\x0eVARIABLE_VALUE\x12\x08scoped/c\x1a-var_list/scoped.Sc/.ATTRIBUTES/VARIABLE_VALUE")
  (key='save_counter/.ATTRIBUTES/VARIABLE_VALUE', shape=[], dtype=int64, value=1)
WARNING:tensorflow:Saver is deprecated, please switch to tf.train.Checkpoint or tf.keras.Model.save_weights for training checkpoints. When executing eagerly variables do not necessarily have unique names, and so the variable.name-based lookups Saver performs are error-prone.

[Converted]
Checkpoint at 'converted-tf2-to-tf1':
  (key='scoped/c', shape=[], dtype=float32, value=3.0)
  (key='a', shape=[], dtype=float32, value=1.0)
  (key='b', shape=[], dtype=float32, value=2.0)
INFO:tensorflow:Restoring parameters from converted-tf2-to-tf1

Restored [a, b, c]:  [1.0, 2.0, 3.0]