Python中的TensorFlow保存模型签名常量详解

在TensorFlow中，我们通常需要保存和加载模型，以便在需要的时候可以重新使用它们。除了模型的权重和参数，还有一些常量和签名也需要被保存和加载。

TensorFlow提供了几种方法来保存和加载模型签名常量。在本篇文章中，我们将详细介绍三种常用方法：保存和加载模型签名常量的方法、将模型签名常量添加到TensorFlow SavedModel的方法以及在预测时加载模型签名常量的方法。

一、保存和加载模型签名常量

1. 保存模型签名常量

在TensorFlow中，为了能够在保存和加载过程中获取到模型签名常量，我们需要使用tf.saved_model.SignatureDef类来指定模型签名。模型签名通常包含输入和输出的张量名称和类型。

import tensorflow as tf

# 创建输入和输出张量
input_tensor = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 784], name='input_tensor')
output_tensor = tf.identity(input_tensor, name='output_tensor')

# 创建模型签名
input_signature = tf.saved_model.signature_def_utils.build_signature_def(
    inputs={'input_tensor': tf.saved_model.utils.build_tensor_info(input_tensor)},
    outputs={'output_tensor': tf.saved_model.utils.build_tensor_info(output_tensor)},
    method_name=tf.saved_model.signature_constants.PREDICT_METHOD_NAME
)

# 创建SavedModelBuilder对象并保存模型
with tf.compat.v1.Session() as sess:
    builder = tf.compat.v1.saved_model.builder.SavedModelBuilder('path/to/model')
    builder.add_meta_graph_and_variables(
        sess=sess,
        tags=[tf.saved_model.tag_constants.SERVING],
        signature_def_map={'signature': input_signature}
    )
    builder.save()

在上面的例子中，我们首先创建了一个输入张量input_tensor和一个输出张量output_tensor，并使用tf.identity函数将输入张量复制到输出张量中。然后，我们使用tf.saved_model.signature_def_utils.build_signature_def函数来创建模型签名。函数的inputs参数指定了输入张量的名称和类型，而outputs参数指定了输出张量的名称和类型。最后，我们使用tf.compat.v1.saved_model.builder.SavedModelBuilder类来构建SavedModel，并保存到指定的目录中。

2. 加载模型签名常量

加载模型签名常量时，我们首先需要加载SavedModel中的元图(graph)和变量(variables)。然后，我们可以使用tf.saved_model.signature_constants.DEFAULT_SERVING_SIGNATURE_DEF_KEY常量来访问默认的签名常量，或者使用签名名称来获取指定的签名常量。

import tensorflow as tf

# 加载SavedModel
loaded_model = tf.saved_model.load('path/to/model')
graph = loaded_model.signatures[tf.saved_model.signature_constants.DEFAULT_SERVING_SIGNATURE_DEF_KEY]
print(graph)

# 访问输入和输出张量
input_tensor = graph.inputs['input_tensor']
output_tensor = graph.outputs['output_tensor']
print(input_tensor)
print(output_tensor)

在上面的例子中，我们使用tf.saved_model.load函数加载了保存的模型，并获取了默认的模型签名常量graph。然后，我们可以通过inputs和outputs字典来访问输入和输出张量，通过打印它们的结果可以确认常量是否正确加载。

二、将模型签名常量添加到TensorFlow SavedModel

保存和加载模型签名常量时，我们需要通过SavedModelBuilder类手动添加模型签名。在上面的例子中，我们使用builder.add_meta_graph_and_variables函数来添加元图和变量，但是我们没有添加模型签名。

为了解决这个问题，我们可以通过在构建SavedModel之前，先将模型签名添加到元图中。这样，在保存模型时，模型签名将自动包含在SavedModel中，方便后续加载。

import tensorflow as tf

# 创建输入和输出张量
input_tensor = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 784], name='input_tensor')
output_tensor = tf.identity(input_tensor, name='output_tensor')

# 创建模型签名
input_signature = tf.saved_model.signature_def_utils.build_signature_def(
    inputs={'input_tensor': tf.saved_model.utils.build_tensor_info(input_tensor)},
    outputs={'output_tensor': tf.saved_model.utils.build_tensor_info(output_tensor)},
    method_name=tf.saved_model.signature_constants.PREDICT_METHOD_NAME
)

# 创建SavedModelBuilder对象并添加模型签名
with tf.compat.v1.Session() as sess:
    builder = tf.compat.v1.saved_model.builder.SavedModelBuilder('path/to/model')
    builder.add_meta_graph_and_variables(sess=sess, tags=[tf.saved_model.tag_constants.SERVING])
    builder.add_signature(sig_def_key="signature", signature_def=input_signature)
    builder.save()

在上面的例子中，我们在创建SavedModelBuilder对象之后，使用builder.add_signature函数将模型签名添加到元图中。我们可以通过sig_def_key参数来指定签名常量的名称，通过signature_def参数来指定签名常量的定义。

三、在预测时加载模型签名常量

在预测时，我们往往只需要加载模型的权重和参数，而不需要加载模型的图结构和签名常量。为了降低加载模型的开销，我们可以使用tf.saved_model.load函数的tags参数来指定我们需要加载的模型内容。

import tensorflow as tf

# 加载模型的权重和参数
loaded_model = tf.saved_model.load('path/to/model', tags=[tf.saved_model.tag_constants.SERVING])
print(list(loaded_model.signatures.keys()))

# 加载模型的签名常量
graph = loaded_model.signatures['signature']
print(graph)

在上面的例子中，我们通过tags参数将模型的权重和参数加载了进来，然后通过list函数来打印了所有的模型签名常量的名称。通过选择指定的签名名称，我们可以获取对应的签名常量。

结语

在TensorFlow中，保存和加载模型签名常量是非常有用的技巧。通过正确地保存和加载模型签名常量，我们可以在需要的时候快速重新使用模型，而不需要重新构建整个模型。

通过本篇文章的介绍和示例代码，相信读者已经掌握了如何保存和加载模型签名常量的方法，同时理解了如何将模型签名常量添加到TensorFlow SavedModel中，并在预测时加载模型签名常量。期待读者在实际应用中能够更好地运用这些技巧。