python - Tensorflow - 显示和手动修改学习模型的权重并导出以供进一步重新学习

Question

我尝试使用 Tensorflow 执行的操作如下:

1. 假设我已经学习了神经网络文件:checkpoint、*.meta、*.data 和 *.index。
2. 我想提取学习值(权重、偏差等)以显示或处理到文件/其他工具以进行进一步分析。
3. 我想修改一些学习值(例如用 0 替换一些已经很小的权重，以简化计算)。
4. 修改后的值应加载回模型。
5. 因此，我希望获得相同的检查点集、*.meta、*.data 和 *.index 文件，但具有一些修改后的值(来自第 4 步)。

注意:用于生成初始模型的脚本未知。我在第 1 步中只有 4 个列出的文件。

到目前为止我所做的是提取图形定义并显示学习值(使用inspect_checkpoint.py)。我发现不可能更改模型上的值并将其导出回 *.data、*.meta、*.index 和检查点集。在查看 API 之后，我没有看到用于此类操作的明显工具。有可能吗？ 谨致问候并感谢您的支持!

Answer 1

在 C++ 中，您可以使用 CheckpointReader 和 BundleWriter 从检查点文件读取/写入张量:

BundleWriter writer(tensorflow::Env::Default(), "out.ckpt");                                                                                                                                        

TF_Status status;                                                                                                                                                                                        
tensorflow::checkpoint::CheckpointReader reader("in.ckpt", &status);

const auto& var_to_shape_map = reader.GetVariableToShapeMap();                                                                                                                                                                                                                                                                                 
for (const auto& elem : var_to_shape_map) {                                                                                                                                                              
  std::unique_ptr<Tensor> weights;                                                                                                                                                                       
  const string& key = elem.first;                                                                                                                                                                        
  reader.GetTensor(key, &weights, &status);  
  auto weights_flat = weights->flat<float>();
  for (int i = 0; i < weights->NumElements(); ++i) {
    // replace with 0 some weights that are already of small value
    if (weights_flat(i) < SMALL_VALUE_THRESHOLD) {
      weights_flat(i) = 0.f;
    }
  }
  writer.Add(key, *weights.get());                                                                                                                                                        
}
writer.Finish();

运行上述代码后，您将得到out.ckpt.data和out.ckpt.index。 您可以使用原始的 *meta 文件，因为我们只修改了学习权重的值，元信息保持不变。