如何使用Python编译导出的模型？

人工智能技术的不断发展和日益广泛的应用，为我们带来了更多的便利和效率。而其中一项最为重要的技术就是深度学习。在进行深度学习时，我们需要使用一些特殊的工具，例如TensorFlow、PyTorch等框架。而在模型训练完成后，我们通常需要将模型编译导出，用于预测或者在其他平台上运行。本文将介绍如何使用Python编译导出的模型。

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使用Python编译导出的模型

在深度学习模型训练完毕后，我们通常将模型编译导出，因为这样可以减少不必要的依赖，提高部署效率。而模型导出的格式有很多种，比如TensorFlow导出的pb文件、ONNX格式等。本文将以TensorFlow为例介绍模型导出及使用方法。

TensorFlow模型导出

使用TensorFlow进行模型训练后，我们需要将模型编译导出。TensorFlow提供了两种导出方法，SavedModel格式和GraphDef格式。SavedModel是一种包含TensorFlow模型和meta_graph的结构，其中meta_graph是包含所有图节点和变量的数据结构，且更加灵活可扩展。而GraphDef是一种更加轻量级的导出格式，包含一个单独的计算图，不含其他元数据。

SavedModel导出

使用SavedModel导出模型非常简单，只需要在训练结束后执行下面的代码即可：

import tensorflow as tf

# 定义模型及训练过程

export_path = 'saved_model'

# 将模型导出为SavedModel格式
tf.saved_model.save(model, export_path)

以上代码中，我们先在本地定义一个模型，并进行训练。训练完成后，使用tf.saved_model.save函数即可将模型导出为SavedModel格式。其中，参数model为我们的模型，而export_path为导出路径，可以设置为任意值。

GraphDef导出

使用GraphDef导出模型也十分简单，只需要在训练结束后执行下面的代码即可：

import tensorflow as tf

# 定义模型及训练过程

export_path = 'graph_def'

# 将模型导出为GraphDef格式
graph_def = tf.graph_util.convert_variables_to_constants(sess, sess.graph_def, ['output_node'])
with tf.gfile.GFile(export_path, 'wb') as f:
    f.write(graph_def.SerializeToString())

以上代码中，我们同样先在本地定义一个模型，并进行训练。训练完成后，使用tf.graph_util.convert_variables_to_constants函数可以将模型中的所有变量转换为常量，并返回包含单个计算图的graph_def。接着，使用tf.gfile.GFile将其存储在指定路径下。

Python使用导出的模型

模型导出后，我们可以在其他平台或者环境中使用它进行预测和推理。在Python中使用导出的模型，需要先加载模型并创建一个session，然后使用session来进行预测。

SavedModel加载

使用SavedModel进行加载非常简单，只需执行以下代码：

import tensorflow as tf

export_path = 'saved_model'

# 加载保存在SavedModel格式中的模型
with tf.Session(graph=tf.Graph()) as sess:
    tf.saved_model.loader.load(sess, [tf.saved_model.tag_constants.SERVING], export_path)

    # 进行预测
    ...

以上代码中，我们先定义了用于加载模型的session。接着，使用tf.saved_model.loader.load函数可以将保存在SavedModel格式中的模型加载到当前session中。其中，参数[tf.saved_model.tag_constants.SERVING]指定了加载的是生产环境中的模型，而export_path则为模型的路径。加载完成后，即可使用session进行预测。

GraphDef加载

使用GraphDef进行加载也很简单，只需执行以下代码：

import tensorflow as tf

export_path = 'graph_def'

# 读取存储在GraphDef格式中的模型
with tf.gfile.GFile(export_path, 'rb') as f:
    graph_def = tf.GraphDef()
    graph_def.ParseFromString(f.read())

# 加载GraphDef格式的模型
with tf.Graph().as_default() as graph:
    tf.import_graph_def(graph_def, name='')

    # 进行预测
    ...

以上代码中，我们首先使用tf.gfile.GFile读取存储在GraphDef格式中的模型。接着，使用tf.GraphDef解析读取到的字节流，得到模型的graph_def对象。最后，我们可以使用tf.import_graph_def将graph_def对象导入到一个新的计算图中，并指定图的名称为空字符串。

示例

下面是一个使用SavedModel进行预测的示例代码：

import tensorflow as tf
import numpy as np

export_path = 'saved_model'

# 加载保存在SavedModel格式中的模型
with tf.Session(graph=tf.Graph()) as sess:
    tf.saved_model.loader.load(sess, [tf.saved_model.tag_constants.SERVING], export_path)

    # 获取输入和输出节点
    inputs = sess.graph.get_tensor_by_name('input_node:0')
    outputs = sess.graph.get_tensor_by_name('output_node:0')

    # 进行预测
    x = np.zeros([1, 28, 28, 1], dtype=np.float32)
    y_pred = sess.run(outputs, feed_dict={inputs: x})
    print(y_pred)

以上代码中，我们首先使用tf.Session(graph=tf.Graph())创建了一个新的session并指定计算图为空。然后使用tf.saved_model.loader.load函数加载指定路径下的SavedModel模型。接着，使用sess.graph.get_tensor_by_name函数获取模型的输入和输出节点。最后，我们可以使用sess.run函数传入输入数据x进行预测，并将预测结果存储在变量y_pred中。