Python中object_detection.utils.variables_helper的功能介绍与使用

object_detection.utils.variables_helper是TensorFlow中的一个帮助类，提供了一些用于变量操作的辅助函数。它的主要功能包括：创建变量、获取变量、检查是否存在变量、获取可训练变量以及获取变量的保存器。

首先，我们可以使用create_variables_from_checkpoint函数创建一个变量。该函数提供了从一个预训练模型的checkpoint文件中导入变量的功能。它的参数包括一个字典，字典中键是变量的名称，值是对应的tensor变量。例如：

import tensorflow as tf
from object_detection.utils import variables_helper

tf.compat.v1.reset_default_graph()

# 创建一个变量
weights = tf.Variable(tf.random.normal(shape=[10, 20]), name='weights')
bias = tf.Variable(tf.zeros(shape=[20]), name='bias')

# 保存变量
saver = tf.compat.v1.train.Saver()

# 导出变量
with tf.compat.v1.Session() as sess:
    sess.run(tf.compat.v1.global_variables_initializer())
    saver.save(sess, './model.ckpt')

# 从checkpoint文件中导入变量
variables_helper.create_variables_from_checkpoint('./model.ckpt')

接下来，可以使用get_global_variables函数获取所有的全局变量。这些变量是通过tf.global_variables()获取的。

import tensorflow as tf
from object_detection.utils import variables_helper

tf.compat.v1.reset_default_graph()

# 创建一些变量
weights = tf.Variable(tf.random.normal(shape=[10, 20]), name='weights')
bias = tf.Variable(tf.zeros(shape=[20]), name='bias')

# 获取所有的全局变量
global_variables = variables_helper.get_global_variables()
print(global_variables)

使用check_variables_exist函数可以检查变量是否已经存在。它的参数是变量的名称列表。返回一个布尔值，表示变量是否存在。

import tensorflow as tf
from object_detection.utils import variables_helper

tf.compat.v1.reset_default_graph()

# 创建变量
weights = tf.Variable(tf.random.normal(shape=[10, 20]), name='weights')
bias = tf.Variable(tf.zeros(shape=[20]), name='bias')

# 检查变量是否存在
variables_exist = variables_helper.check_variables_exist(['weights', 'bias'])
print(variables_exist)

接下来，我们可以使用get_trainable_variables函数获取所有的可训练变量。这些变量是通过tf.compat.v1.trainable_variables()获取的。

import tensorflow as tf
from object_detection.utils import variables_helper

tf.compat.v1.reset_default_graph()

# 创建一些可训练变量
weights = tf.Variable(tf.random.normal(shape=[10, 20]), name='weights')
bias = tf.Variable(tf.zeros(shape=[20]), name='bias')

# 获取所有的可训练变量
trainable_variables = variables_helper.get_trainable_variables()
print(trainable_variables)

最后，我们可以使用get_variables_to_restore函数获取需要恢复的变量及其对应的恢复映射。这些变量是通过tf.compat.v1.model_variables()获取的。

import tensorflow as tf
from object_detection.utils import variables_helper

tf.compat.v1.reset_default_graph()

# 创建一些变量
weights = tf.Variable(tf.random.normal(shape=[10, 20]), name='weights')
bias = tf.Variable(tf.zeros(shape=[20]), name='bias')

# 获取需要恢复的变量和恢复映射
variables_to_restore, variables_mapping = variables_helper.get_variables_to_restore()
print(variables_to_restore)
print(variables_mapping)

在以上的例子中，我们展示了object_detection.utils.variables_helper的几个常见用法，包括创建变量、获取变量、检查是否存在变量、获取可训练变量以及获取变量的保存器。根据具体的需求，你可以选择使用其中的一个或多个函数来进行变量操作。