 Посмотреть на TensorFlow.org |  Запустить в Google Colab |  Посмотреть исходный код на GitHub |  Скачать блокнот |
Прогресс модели можно сохранить во время и после обучения. Это означает, что модель может возобновить работу с того места, где она остановилась, и избежать длительного времени обучения. Сохранение также означает, что вы можете поделиться своей моделью, а другие могут воссоздать вашу работу. При публикации исследовательских моделей и методов большинство специалистов по машинному обучению делятся:
- код для создания модели и
- обученные веса или параметры для модели
Совместное использование этих данных помогает другим понять, как работает модель, и опробовать ее на новых данных.
Опции
Существуют разные способы сохранения моделей TensorFlow в зависимости от используемого вами API. В этом руководстве используется высокоуровневый API tf.keras для создания и обучения моделей в TensorFlow. Другие подходы см. в руководстве по сохранению и восстановлению TensorFlow или в разделе Сохранение в нетерпеливых файлах .
Настраивать
Устанавливает и импортирует
Установите и импортируйте TensorFlow и зависимости:
pip install pyyaml h5py # Required to save models in HDF5 format
import os
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
print(tf.version.VERSION)
2.8.0-rc1
Получить пример набора данных
Чтобы продемонстрировать, как сохранять и загружать веса, вы будете использовать набор данных MNIST . Чтобы ускорить эти прогоны, используйте первые 1000 примеров:
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()
train_labels = train_labels[:1000]
test_labels = test_labels[:1000]
train_images = train_images[:1000].reshape(-1, 28 * 28) / 255.0
test_images = test_images[:1000].reshape(-1, 28 * 28) / 255.0
Определить модель
Начните с построения простой последовательной модели:
# Define a simple sequential model
def create_model():
model = tf.keras.models.Sequential([
keras.layers.Dense(512, activation='relu', input_shape=(784,)),
keras.layers.Dropout(0.2),
keras.layers.Dense(10)
])
model.compile(optimizer='adam',
loss=tf.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
metrics=[tf.metrics.SparseCategoricalAccuracy()])
return model
# Create a basic model instance
model = create_model()
# Display the model's architecture
model.summary()
Model: "sequential"
_________________________________________________________________
Layer (type) Output Shape Param #
=================================================================
dense (Dense) (None, 512) 401920
dropout (Dropout) (None, 512) 0
dense_1 (Dense) (None, 10) 5130
=================================================================
Total params: 407,050
Trainable params: 407,050
Non-trainable params: 0
_________________________________________________________________
Сохраняйте контрольные точки во время обучения
Вы можете использовать обученную модель без повторного обучения или продолжить обучение с того места, на котором остановились, если процесс обучения был прерван. Обратный вызов tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint позволяет постоянно сохранять модель как во время , так и в конце обучения.
Использование обратного вызова контрольной точки
Создайте обратный вызов tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint , который сохраняет веса только во время обучения:
checkpoint_path = "training_1/cp.ckpt"
checkpoint_dir = os.path.dirname(checkpoint_path)
# Create a callback that saves the model's weights
cp_callback = tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint(filepath=checkpoint_path,
save_weights_only=True,
verbose=1)
# Train the model with the new callback
model.fit(train_images,
train_labels,
epochs=10,
validation_data=(test_images, test_labels),
callbacks=[cp_callback]) # Pass callback to training
# This may generate warnings related to saving the state of the optimizer.
# These warnings (and similar warnings throughout this notebook)
# are in place to discourage outdated usage, and can be ignored.
Epoch 1/10 23/32 [====================>.........] - ETA: 0s - loss: 1.3666 - sparse_categorical_accuracy: 0.6060 Epoch 1: saving model to training_1/cp.ckpt 32/32 [==============================] - 1s 10ms/step - loss: 1.1735 - sparse_categorical_accuracy: 0.6690 - val_loss: 0.7180 - val_sparse_categorical_accuracy: 0.7750 Epoch 2/10 24/32 [=====================>........] - ETA: 0s - loss: 0.4238 - sparse_categorical_accuracy: 0.8789 Epoch 2: saving model to training_1/cp.ckpt 32/32 [==============================] - 0s 5ms/step - loss: 0.4201 - sparse_categorical_accuracy: 0.8810 - val_loss: 0.5621 - val_sparse_categorical_accuracy: 0.8150 Epoch 3/10 24/32 [=====================>........] - ETA: 0s - loss: 0.2795 - sparse_categorical_accuracy: 0.9336 Epoch 3: saving model to training_1/cp.ckpt 32/32 [==============================] - 0s 5ms/step - loss: 0.2815 - sparse_categorical_accuracy: 0.9310 - val_loss: 0.4790 - val_sparse_categorical_accuracy: 0.8430 Epoch 4/10 24/32 [=====================>........] - ETA: 0s - loss: 0.2027 - sparse_categorical_accuracy: 0.9427 Epoch 4: saving model to training_1/cp.ckpt 32/32 [==============================] - 0s 5ms/step - loss: 0.2016 - sparse_categorical_accuracy: 0.9440 - val_loss: 0.4361 - val_sparse_categorical_accuracy: 0.8610 Epoch 5/10 24/32 [=====================>........] - ETA: 0s - loss: 0.1739 - sparse_categorical_accuracy: 0.9583 Epoch 5: saving model to training_1/cp.ckpt 32/32 [==============================] - 0s 5ms/step - loss: 0.1683 - sparse_categorical_accuracy: 0.9610 - val_loss: 0.4640 - val_sparse_categorical_accuracy: 0.8580 Epoch 6/10 23/32 [====================>.........] - ETA: 0s - loss: 0.1116 - sparse_categorical_accuracy: 0.9796 Epoch 6: saving model to training_1/cp.ckpt 32/32 [==============================] - 0s 5ms/step - loss: 0.1125 - sparse_categorical_accuracy: 0.9780 - val_loss: 0.4420 - val_sparse_categorical_accuracy: 0.8580 Epoch 7/10 24/32 [=====================>........] - ETA: 0s - loss: 0.0978 - sparse_categorical_accuracy: 0.9831 Epoch 7: saving model to training_1/cp.ckpt 32/32 [==============================] - 0s 5ms/step - loss: 0.0989 - sparse_categorical_accuracy: 0.9820 - val_loss: 0.4163 - val_sparse_categorical_accuracy: 0.8590 Epoch 8/10 21/32 [==================>...........] - ETA: 0s - loss: 0.0669 - sparse_categorical_accuracy: 0.9911 Epoch 8: saving model to training_1/cp.ckpt 32/32 [==============================] - 0s 6ms/step - loss: 0.0690 - sparse_categorical_accuracy: 0.9910 - val_loss: 0.4411 - val_sparse_categorical_accuracy: 0.8600 Epoch 9/10 22/32 [===================>..........] - ETA: 0s - loss: 0.0495 - sparse_categorical_accuracy: 0.9972 Epoch 9: saving model to training_1/cp.ckpt 32/32 [==============================] - 0s 5ms/step - loss: 0.0516 - sparse_categorical_accuracy: 0.9950 - val_loss: 0.4064 - val_sparse_categorical_accuracy: 0.8650 Epoch 10/10 24/32 [=====================>........] - ETA: 0s - loss: 0.0436 - sparse_categorical_accuracy: 0.9948 Epoch 10: saving model to training_1/cp.ckpt 32/32 [==============================] - 0s 5ms/step - loss: 0.0437 - sparse_categorical_accuracy: 0.9960 - val_loss: 0.4061 - val_sparse_categorical_accuracy: 0.8770 <keras.callbacks.History at 0x7eff8d865390>
Это создает единую коллекцию файлов контрольных точек TensorFlow, которые обновляются в конце каждой эпохи:
os.listdir(checkpoint_dir)
['checkpoint', 'cp.ckpt.index', 'cp.ckpt.data-00000-of-00001']
Пока две модели используют одну и ту же архитектуру, вы можете распределять веса между ними. Таким образом, при восстановлении модели только из весов создайте модель с той же архитектурой, что и исходная модель, а затем установите ее веса.
Теперь перестройте новую необученную модель и оцените ее на тестовом наборе. Необученная модель будет работать на случайных уровнях (точность ~ 10%):
# Create a basic model instance
model = create_model()
# Evaluate the model
loss, acc = model.evaluate(test_images, test_labels, verbose=2)
print("Untrained model, accuracy: {:5.2f}%".format(100 * acc))
32/32 - 0s - loss: 2.4473 - sparse_categorical_accuracy: 0.0980 - 145ms/epoch - 5ms/step Untrained model, accuracy: 9.80%
Затем загрузите веса из контрольной точки и переоцените:
# Loads the weights
model.load_weights(checkpoint_path)
# Re-evaluate the model
loss, acc = model.evaluate(test_images, test_labels, verbose=2)
print("Restored model, accuracy: {:5.2f}%".format(100 * acc))
32/32 - 0s - loss: 0.4061 - sparse_categorical_accuracy: 0.8770 - 65ms/epoch - 2ms/step Restored model, accuracy: 87.70%
Параметры обратного вызова контрольной точки
Обратный вызов предоставляет несколько вариантов предоставления уникальных имен для контрольных точек и настройки частоты контрольных точек.
Обучайте новую модель и сохраняйте контрольные точки с уникальными именами каждые пять эпох:
# Include the epoch in the file name (uses `str.format`)
checkpoint_path = "training_2/cp-{epoch:04d}.ckpt"
checkpoint_dir = os.path.dirname(checkpoint_path)
batch_size = 32
# Create a callback that saves the model's weights every 5 epochs
cp_callback = tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint(
filepath=checkpoint_path,
verbose=1,
save_weights_only=True,
save_freq=5*batch_size)
# Create a new model instance
model = create_model()
# Save the weights using the `checkpoint_path` format
model.save_weights(checkpoint_path.format(epoch=0))
# Train the model with the new callback
model.fit(train_images,
train_labels,
epochs=50,
batch_size=batch_size,
callbacks=[cp_callback],
validation_data=(test_images, test_labels),
verbose=0)
Epoch 5: saving model to training_2/cp-0005.ckpt Epoch 10: saving model to training_2/cp-0010.ckpt Epoch 15: saving model to training_2/cp-0015.ckpt Epoch 20: saving model to training_2/cp-0020.ckpt Epoch 25: saving model to training_2/cp-0025.ckpt Epoch 30: saving model to training_2/cp-0030.ckpt Epoch 35: saving model to training_2/cp-0035.ckpt Epoch 40: saving model to training_2/cp-0040.ckpt Epoch 45: saving model to training_2/cp-0045.ckpt Epoch 50: saving model to training_2/cp-0050.ckpt <keras.callbacks.History at 0x7eff807703d0>
Теперь посмотрите на получившиеся контрольные точки и выберите самую последнюю:
os.listdir(checkpoint_dir)
['cp-0005.ckpt.data-00000-of-00001', 'cp-0050.ckpt.index', 'checkpoint', 'cp-0010.ckpt.index', 'cp-0035.ckpt.data-00000-of-00001', 'cp-0000.ckpt.data-00000-of-00001', 'cp-0050.ckpt.data-00000-of-00001', 'cp-0010.ckpt.data-00000-of-00001', 'cp-0020.ckpt.data-00000-of-00001', 'cp-0035.ckpt.index', 'cp-0040.ckpt.index', 'cp-0025.ckpt.data-00000-of-00001', 'cp-0045.ckpt.index', 'cp-0020.ckpt.index', 'cp-0025.ckpt.index', 'cp-0030.ckpt.data-00000-of-00001', 'cp-0030.ckpt.index', 'cp-0000.ckpt.index', 'cp-0045.ckpt.data-00000-of-00001', 'cp-0015.ckpt.index', 'cp-0015.ckpt.data-00000-of-00001', 'cp-0005.ckpt.index', 'cp-0040.ckpt.data-00000-of-00001']
latest = tf.train.latest_checkpoint(checkpoint_dir)
latest
'training_2/cp-0050.ckpt'
Для тестирования сбросьте модель и загрузите последнюю контрольную точку:
# Create a new model instance
model = create_model()
# Load the previously saved weights
model.load_weights(latest)
# Re-evaluate the model
loss, acc = model.evaluate(test_images, test_labels, verbose=2)
print("Restored model, accuracy: {:5.2f}%".format(100 * acc))
32/32 - 0s - loss: 0.4996 - sparse_categorical_accuracy: 0.8770 - 150ms/epoch - 5ms/step Restored model, accuracy: 87.70%
Что это за файлы?
Приведенный выше код сохраняет веса в наборе файлов в формате контрольной точки, которые содержат только обученные веса в двоичном формате. Контрольные точки содержат:
- Один или несколько осколков, содержащих вес вашей модели.
- Индексный файл, который указывает, какие веса хранятся в каком сегменте.
Если вы обучаете модель на одной машине, у вас будет один сегмент с суффиксом: .data-00000-of-00001
Вручную сохранить веса
Сохранение весов вручную с помощью метода Model.save_weights . По умолчанию tf.keras — и в частности save_weights — использует формат контрольной точки TensorFlow с расширением .ckpt (сохранение в HDF5 с расширением .h5 в руководстве по сохранению и сериализации моделей ):
# Save the weights
model.save_weights('./checkpoints/my_checkpoint')
# Create a new model instance
model = create_model()
# Restore the weights
model.load_weights('./checkpoints/my_checkpoint')
# Evaluate the model
loss, acc = model.evaluate(test_images, test_labels, verbose=2)
print("Restored model, accuracy: {:5.2f}%".format(100 * acc))
32/32 - 0s - loss: 0.4996 - sparse_categorical_accuracy: 0.8770 - 143ms/epoch - 4ms/step Restored model, accuracy: 87.70%
Сохраните всю модель
Вызовите model.save , чтобы сохранить архитектуру модели, веса и конфигурацию обучения в одном файле/папке. Это позволяет вам экспортировать модель, чтобы ее можно было использовать без доступа к исходному коду Python*. Поскольку состояние оптимизатора восстановлено, вы можете возобновить тренировку именно с того места, на котором остановились.
Всю модель можно сохранить в двух разных файловых форматах ( SavedModel и HDF5 ). Формат SavedModel является форматом файла по умолчанию в TF2.x. Однако модели можно сохранять в формате HDF5 . Более подробная информация о сохранении целых моделей в двух форматах файлов описана ниже.
Сохранение полнофункциональной модели очень полезно — вы можете загрузить их в TensorFlow.js ( сохраненная модель , HDF5 ), а затем обучить и запустить их в веб-браузерах или преобразовать для работы на мобильных устройствах с помощью TensorFlow Lite ( сохраненная модель , HDF5 ). )
*Пользовательские объекты (например, модели или слои подклассов) требуют особого внимания при сохранении и загрузке. См. раздел « Сохранение пользовательских объектов » ниже.
Формат сохраненной модели
Формат SavedModel — это еще один способ сериализации моделей. Модели, сохраненные в этом формате, можно восстановить с помощью tf.keras.models.load_model , и они совместимы с TensorFlow Serving. Руководство по SavedModel подробно описывает, как обслуживать/проверять SavedModel. В разделе ниже показаны шаги по сохранению и восстановлению модели.
# Create and train a new model instance.
model = create_model()
model.fit(train_images, train_labels, epochs=5)
# Save the entire model as a SavedModel.
!mkdir -p saved_model
model.save('saved_model/my_model')
Epoch 1/5 32/32 [==============================] - 0s 2ms/step - loss: 1.1988 - sparse_categorical_accuracy: 0.6550 Epoch 2/5 32/32 [==============================] - 0s 2ms/step - loss: 0.4180 - sparse_categorical_accuracy: 0.8930 Epoch 3/5 32/32 [==============================] - 0s 2ms/step - loss: 0.2900 - sparse_categorical_accuracy: 0.9220 Epoch 4/5 32/32 [==============================] - 0s 2ms/step - loss: 0.2070 - sparse_categorical_accuracy: 0.9540 Epoch 5/5 32/32 [==============================] - 0s 2ms/step - loss: 0.1593 - sparse_categorical_accuracy: 0.9630 2022-01-26 07:30:22.888387: W tensorflow/python/util/util.cc:368] Sets are not currently considered sequences, but this may change in the future, so consider avoiding using them. WARNING:tensorflow:Detecting that an object or model or tf.train.Checkpoint is being deleted with unrestored values. See the following logs for the specific values in question. To silence these warnings, use `status.expect_partial()`. See https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/train/Checkpoint#restorefor details about the status object returned by the restore function. WARNING:tensorflow:Value in checkpoint could not be found in the restored object: (root).optimizer.iter WARNING:tensorflow:Value in checkpoint could not be found in the restored object: (root).optimizer.beta_1 WARNING:tensorflow:Value in checkpoint could not be found in the restored object: (root).optimizer.beta_2 WARNING:tensorflow:Value in checkpoint could not be found in the restored object: (root).optimizer.decay WARNING:tensorflow:Value in checkpoint could not be found in the restored object: (root).optimizer.learning_rate WARNING:tensorflow:Detecting that an object or model or tf.train.Checkpoint is being deleted with unrestored values. See the following logs for the specific values in question. To silence these warnings, use `status.expect_partial()`. See https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/train/Checkpoint#restorefor details about the status object returned by the restore function. WARNING:tensorflow:Value in checkpoint could not be found in the restored object: (root).optimizer.iter WARNING:tensorflow:Value in checkpoint could not be found in the restored object: (root).optimizer.beta_1 WARNING:tensorflow:Value in checkpoint could not be found in the restored object: (root).optimizer.beta_2 WARNING:tensorflow:Value in checkpoint could not be found in the restored object: (root).optimizer.decay WARNING:tensorflow:Value in checkpoint could not be found in the restored object: (root).optimizer.learning_rate INFO:tensorflow:Assets written to: saved_model/my_model/assets
Формат SavedModel — это каталог, содержащий двоичный файл protobuf и контрольную точку TensorFlow. Проверьте каталог сохраненной модели:
# my_model directoryls saved_model# Contains an assets folder, saved_model.pb, and variables folder.ls saved_model/my_model
my_model assets keras_metadata.pb saved_model.pb variables
Перезагрузите свежую модель Keras из сохраненной модели:
new_model = tf.keras.models.load_model('saved_model/my_model')
# Check its architecture
new_model.summary()
Model: "sequential_5"
_________________________________________________________________
Layer (type) Output Shape Param #
=================================================================
dense_10 (Dense) (None, 512) 401920
dropout_5 (Dropout) (None, 512) 0
dense_11 (Dense) (None, 10) 5130
=================================================================
Total params: 407,050
Trainable params: 407,050
Non-trainable params: 0
_________________________________________________________________
Восстановленная модель компилируется с теми же аргументами, что и исходная модель. Попробуйте запустить оценку и прогнозирование с загруженной моделью:
# Evaluate the restored model
loss, acc = new_model.evaluate(test_images, test_labels, verbose=2)
print('Restored model, accuracy: {:5.2f}%'.format(100 * acc))
print(new_model.predict(test_images).shape)
32/32 - 0s - loss: 0.4577 - sparse_categorical_accuracy: 0.8430 - 156ms/epoch - 5ms/step Restored model, accuracy: 84.30% (1000, 10)
формат HDF5
Keras предоставляет базовый формат сохранения с использованием стандарта HDF5 .
# Create and train a new model instance.
model = create_model()
model.fit(train_images, train_labels, epochs=5)
# Save the entire model to a HDF5 file.
# The '.h5' extension indicates that the model should be saved to HDF5.
model.save('my_model.h5')
Epoch 1/5 32/32 [==============================] - 0s 2ms/step - loss: 1.1383 - sparse_categorical_accuracy: 0.6970 Epoch 2/5 32/32 [==============================] - 0s 2ms/step - loss: 0.4094 - sparse_categorical_accuracy: 0.8920 Epoch 3/5 32/32 [==============================] - 0s 2ms/step - loss: 0.2936 - sparse_categorical_accuracy: 0.9160 Epoch 4/5 32/32 [==============================] - 0s 2ms/step - loss: 0.2050 - sparse_categorical_accuracy: 0.9460 Epoch 5/5 32/32 [==============================] - 0s 2ms/step - loss: 0.1485 - sparse_categorical_accuracy: 0.9690
Теперь воссоздайте модель из этого файла:
# Recreate the exact same model, including its weights and the optimizer
new_model = tf.keras.models.load_model('my_model.h5')
# Show the model architecture
new_model.summary()
Model: "sequential_6"
_________________________________________________________________
Layer (type) Output Shape Param #
=================================================================
dense_12 (Dense) (None, 512) 401920
dropout_6 (Dropout) (None, 512) 0
dense_13 (Dense) (None, 10) 5130
=================================================================
Total params: 407,050
Trainable params: 407,050
Non-trainable params: 0
_________________________________________________________________
Проверьте его точность:
loss, acc = new_model.evaluate(test_images, test_labels, verbose=2)
print('Restored model, accuracy: {:5.2f}%'.format(100 * acc))
32/32 - 0s - loss: 0.4266 - sparse_categorical_accuracy: 0.8620 - 141ms/epoch - 4ms/step Restored model, accuracy: 86.20%
Keras сохраняет модели, проверяя их архитектуру. Этот прием спасает все:
- Значения веса
- Архитектура модели
- Конфигурация обучения модели (то, что вы передаете
.compile()) - Оптимизатор и его состояние, если оно есть (это позволяет возобновить тренировку с того места, где вы остановились)
Keras не может сохранить оптимизаторы v1.x (из tf.compat.v1.train ), так как они несовместимы с контрольными точками. Для оптимизаторов версии 1.x вам необходимо повторно скомпилировать модель после загрузки, что приведет к потере состояния оптимизатора.
Сохранение пользовательских объектов
Если вы используете формат SavedModel, вы можете пропустить этот раздел. Ключевое различие между HDF5 и SavedModel заключается в том, что HDF5 использует конфигурации объектов для сохранения архитектуры модели, а SavedModel сохраняет график выполнения. Таким образом, SavedModels может сохранять пользовательские объекты, такие как подклассы моделей и пользовательские слои, не требуя исходного кода.
Чтобы сохранить пользовательские объекты в HDF5, необходимо сделать следующее:
- Определите метод
get_configв вашем объекте и, необязательно,from_config.-
get_config(self)возвращает JSON-сериализуемый словарь параметров, необходимых для воссоздания объекта. -
from_config(cls, config)использует возвращенную конфигурацию изget_configдля создания нового объекта. По умолчанию эта функция будет использовать конфигурацию в качестве kwargs инициализации (return cls(**config)).
-
- Передайте объект аргументу
custom_objectsпри загрузке модели. Аргумент должен быть словарем, сопоставляющим имя строкового класса с классом Python. Напримерtf.keras.models.load_model(path, custom_objects={'CustomLayer': CustomLayer})
См. руководство Создание слоев и моделей с нуля для примеров пользовательских объектов и get_config .
# MIT License
#
# Copyright (c) 2017 François Chollet
#
# Permission is hereby granted, free of charge, to any person obtaining a
# copy of this software and associated documentation files (the "Software"),
# to deal in the Software without restriction, including without limitation
# the rights to use, copy, modify, merge, publish, distribute, sublicense,
# and/or sell copies of the Software, and to permit persons to whom the
# Software is furnished to do so, subject to the following conditions:
#
# The above copyright notice and this permission notice shall be included in
# all copies or substantial portions of the Software.
#
# THE SOFTWARE IS PROVIDED "AS IS", WITHOUT WARRANTY OF ANY KIND, EXPRESS OR
# IMPLIED, INCLUDING BUT NOT LIMITED TO THE WARRANTIES OF MERCHANTABILITY,
# FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE AND NONINFRINGEMENT. IN NO EVENT SHALL
# THE AUTHORS OR COPYRIGHT HOLDERS BE LIABLE FOR ANY CLAIM, DAMAGES OR OTHER
# LIABILITY, WHETHER IN AN ACTION OF CONTRACT, TORT OR OTHERWISE, ARISING
# FROM, OUT OF OR IN CONNECTION WITH THE SOFTWARE OR THE USE OR OTHER
# DEALINGS IN THE SOFTWARE.