恢复使用迭代器的Tensorflow模型

Question

我有一个模型，用迭代器训练我的网络;遵循Google现在推荐的新数据集API管道模型。

我读取了tfrecord文件，将数据提供给网络，训练得很好，一切顺利，我在训练结束时保存了我的模型，所以我可以稍后运行推理。代码的简化版本如下：

""" Training and saving """

training_dataset = tf.contrib.data.TFRecordDataset(training_record)
training_dataset = training_dataset.map(ds._path_records_parser)
training_dataset = training_dataset.batch(BATCH_SIZE)
with tf.name_scope("iterators"):
  training_iterator = Iterator.from_structure(training_dataset.output_types, training_dataset.output_shapes)
  next_training_element = training_iterator.get_next()
  training_init_op = training_iterator.make_initializer(training_dataset)

def train(num_epochs):
  # compute for the number of epochs
  for e in range(1, num_epochs+1):
    session.run(training_init_op) #initializing iterator here
    while True:
      try:
        images, labels = session.run(next_training_element)
        session.run(optimizer, feed_dict={x: images, y_true: labels})
      except tf.errors.OutOfRangeError:
        saver_name = './saved_models/ucf-model'
        print("Finished Training Epoch {}".format(e))
        break



    """ Restoring """
# restoring the saved model and its variables
session = tf.Session()
saver = tf.train.import_meta_graph(r'saved_models\ucf-model.meta')
saver.restore(session, tf.train.latest_checkpoint('.\saved_models'))
graph = tf.get_default_graph()

# restoring relevant tensors/ops
accuracy = graph.get_tensor_by_name("accuracy/Mean:0") #the tensor that when evaluated returns the mean accuracy of the batch
testing_iterator = graph.get_operation_by_name("iterators/Iterator") #my iterator used in testing.
next_testing_element = graph.get_operation_by_name("iterators/IteratorGetNext") #the GetNext operator for my iterator
# loading my testing set tfrecords
testing_dataset = tf.contrib.data.TFRecordDataset(testing_record_path)
testing_dataset = testing_dataset.map(ds._path_records_parser, num_threads=4, output_buffer_size=BATCH_SIZE*20)
testing_dataset = testing_dataset.batch(BATCH_SIZE)

testing_init_op = testing_iterator.make_initializer(testing_dataset) #to initialize the dataset

with tf.Session() as session:
  session.run(testing_init_op)
  while True:
    try:
      images, labels = session.run(next_testing_element)
      accuracy = session.run(accuracy, feed_dict={x: test_images, y_true: test_labels}) #error here, x, y_true not defined
    except tf.errors.OutOfRangeError:
      break

我的问题主要是我恢复模型的时候。如何将测试数据提供给网络？

• 当我使用testing_iterator = graph.get_operation_by_name("iterators/Iterator")，next_testing_element = graph.get_operation_by_name("iterators/IteratorGetNext")恢复我的迭代器时，出现以下错误： GetNext() failed because the iterator has not been initialized. Ensure that you have run the initializer operation for this iterator before getting the next element.
• 所以我尝试使用testing_init_op = testing_iterator.make_initializer(testing_dataset))初始化我的数据集。我收到此错误：AttributeError: 'Operation' object has no attribute 'make_initializer'

另一个问题是，由于正在使用迭代器，因此不需要在training_model中使用占位符，因为迭代器直接将数据提供给图形。但是这样，当我将数据提供给＆＃34;准确度时，如何在第3行到最后一行恢复我的feed_dict键。运算？

编辑：如果有人可以建议在迭代器和网络输入之间添加占位符的方法，那么我可以通过评估＆＃34;准确度来尝试运行图表。在向占位符提供数据并完全忽略迭代器时张紧。

Answer 1

恢复已保存的元图时，可以使用name恢复初始化操作，然后再次使用它来初始化输入管道以进行推理。

也就是说，在创建图表时，您可以

    dataset_init_op = iterator.make_initializer(dataset, name='dataset_init')

然后通过执行以下操作恢复此操作：

    dataset_init_op = graph.get_operation_by_name('dataset_init')

这是一个自包含的代码段，用于比较恢复前后随机初始化模型的结果。

保存迭代器

np.random.seed(42)
data = np.random.random([4, 4])
X = tf.placeholder(dtype=tf.float32, shape=[4, 4], name='X')
dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(X)
iterator = tf.data.Iterator.from_structure(dataset.output_types, dataset.output_shapes)
dataset_next_op = iterator.get_next()

# name the operation
dataset_init_op = iterator.make_initializer(dataset, name='dataset_init')

w = np.random.random([1, 4])
W = tf.Variable(w, name='W', dtype=tf.float32)
output = tf.multiply(W, dataset_next_op, name='output')     
sess = tf.Session()
saver = tf.train.Saver()
sess.run(tf.global_variables_initializer())
sess.run(dataset_init_op, feed_dict={X:data})
while True:
    try:
        print(sess.run(output))
    except tf.errors.OutOfRangeError:
        saver.save(sess, 'tmp/', global_step=1002)
    break

然后您可以恢复相同的推理模型，如下所示：

恢复已保存的迭代器

np.random.seed(42)
data = np.random.random([4, 4])
tf.reset_default_graph()
sess = tf.Session()
saver = tf.train.import_meta_graph('tmp/-1002.meta')
ckpt = tf.train.get_checkpoint_state(os.path.dirname('tmp/checkpoint'))
saver.restore(sess, ckpt.model_checkpoint_path)
graph = tf.get_default_graph()

# Restore the init operation
dataset_init_op = graph.get_operation_by_name('dataset_init')

X = graph.get_tensor_by_name('X:0')
output = graph.get_tensor_by_name('output:0')
sess.run(dataset_init_op, feed_dict={X:data})
while True:
try:
    print(sess.run(output))
except tf.errors.OutOfRangeError:
    break

Answer 2

我建议使用tf.contrib.data.make_saveable_from_iterator，它是专门为此目的而设计的。它不那么冗长，并且不需要您更改现有代码，尤其是如何定义迭代器。

工作示例，当我们在第5步完成后保存所有内容时。请注意，我什至不知道使用什么种子。

import tensorflow as tf

iterator = (
  tf.data.Dataset.range(100)
  .shuffle(10)
  .make_one_shot_iterator())
batch = iterator.get_next(name='batch')

saveable_obj = tf.contrib.data.make_saveable_from_iterator(iterator)
tf.add_to_collection(tf.GraphKeys.SAVEABLE_OBJECTS, saveable_obj)
saver = tf.train.Saver()

with tf.Session() as sess:
  tf.global_variables_initializer().run()
  for step in range(10):
    print('{}: {}'.format(step, sess.run(batch)))
    if step == 5:
      saver.save(sess, './foo', global_step=step)

# 0: 1
# 1: 6
# 2: 7
# 3: 3
# 4: 8
# 5: 10
# 6: 12
# 7: 14
# 8: 5
# 9: 17

然后，如果我们从第6步继续进行，则会得到相同的输出。

import tensorflow as tf

saver = tf.train.import_meta_graph('./foo-5.meta')
with tf.Session() as sess:
  saver.restore(sess, './foo-5')
  for step in range(6, 10):
    print('{}: {}'.format(step, sess.run('batch:0')))
# 6: 12
# 7: 14
# 8: 5
# 9: 17

Answer 3

我无法解决与初始化迭代器相关的问题，但由于我使用map方法预处理我的数据集，并且我应用由py_func包裹的Python操作定义的转换，这不能为了存储\还原而被序列化，当我想要恢复它时，我将不得不初始化我的数据集。

因此，剩下的问题是当我恢复数据时如何将数据提供给我的图表。我在迭代器输出和网络输入之间放置了一个tf.identity节点。恢复后，我将数据提供给身份节点。我后来发现的更好的解决方案正在使用placeholder_with_default()，如this answer中所述。

Answer 4

我建议您看一下CheckpointInputPipelineHook CheckpointInputPipelineHook，它实现了保存迭代器状态，以便使用tf.Estimator进行进一步的训练。