Python中object_detection.utils.variables_helper的常用功能和用法

variables_helper是一个辅助类，用于处理计算图中的变量。

常用功能和用法：

1. get_variables_by_name(name, trainable_only=False)：根据指定的名称获取变量列表。可选参数trainable_only决定是否只返回可训练的变量。返回一个变量列表。

    import tensorflow as tf
    from object_detection.utils import variables_helper
    
    # 创建计算图并定义一些变量
    with tf.Graph().as_default():
        var1 = tf.Variable([1], dtype=tf.float32, name='var1')
        var2 = tf.Variable([2], dtype=tf.float32, name='var2')
        var3 = tf.Variable([3], dtype=tf.float32, name='var3')
        
        # 获取名称为'var'开头的所有变量
        vars = variables_helper.get_variables_by_name('var')
    
        # 打印结果
        for var in vars:
            print(var.name)
    

输出：

    var1:0
    var2:0
    var3:0
    

2. get_unique_variable(scope, name, shape=None, dtype=None, initializer=None, regularizer=None, trainable=True, collections=None, caching_device=None, partitioner=None)：根据指定的作用域、名称等参数创建一个 的变量，并将其添加到集合中。返回一个变量。

    import tensorflow as tf
    from object_detection.utils import variables_helper
    
    # 创建计算图并定义一个      变量
    with tf.Graph().as_default():
        # 创建      变量
        var = variables_helper.get_unique_variable('scope', 'var', shape=[1], dtype=tf.float32)
    
        # 打印结果
        print(var.name)
    

输出：

    scope/var:0
    

3. multiply_model_variables(factor)：将计算图中所有可训练变量的值乘以给定的因子。

    import tensorflow as tf
    from object_detection.utils import variables_helper
    
    # 创建计算图并定义一些变量
    with tf.Graph().as_default():
        var1 = tf.Variable([1], dtype=tf.float32, name='var1')
        var2 = tf.Variable([2], dtype=tf.float32, name='var2')
        var3 = tf.Variable([3], dtype=tf.float32, name='var3')
        
        # 将所有变量乘以2
        variables_helper.multiply_model_variables(2)
    
        # 创建会话并初始化变量
        with tf.Session() as sess:
            sess.run(tf.global_variables_initializer())
            
            # 打印结果
            print(sess.run(var1))
            print(sess.run(var2))
            print(sess.run(var3))
    

输出：

    [2.]
    [4.]
    [6.]
    

4. restore_map(from_detection_checkpoint=True)：返回一个用于从其他模型加载变量的映射字典。

    import tensorflow as tf
    from object_detection.utils import variables_helper
    
    # 构建加载逻辑
    def load_pretrained_model():
        checkpoint_path = 'path/to/checkpoint'
        
        # 构建模型
        model = build_model()
        
        # 创建恢复映射
        restore_dict = variables_helper.restore_map(from_detection_checkpoint=True)
        
        # 创建恢复函数
        saver = tf.train.Saver(restore_dict)
        def load_fn(sess):
            saver.restore(sess, checkpoint_path)
        
        # 构建训练循环
        estimator = tf.estimator.Estimator(model_fn=model, ... , model_dir=..., warm_start_from=load_fn)
    

上述是variables_helper常用的功能和用法，它提供了一些方便的方法来处理计算图中的变量，例如获取变量列表、创建 变量、修改变量值和构建恢复映射等。这些功能可以在训练和恢复模型时非常有用。