对tensorflow模型进行压缩时需要注意哪些问题-创新互联
这期内容当中小编将会给大家带来有关对tensorflow模型进行压缩时需要注意哪些问题,文章内容丰富且以专业的角度为大家分析和叙述,阅读完这篇文章希望大家可以有所收获。
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2.从GitHub上下载新的TensorFlow源码
3.进入TensorFlow源码文件夹,输入命令
bazel build tensorflow/tools/graph_transforms:transform_graph
这里会遇到各种坑,比如
ERROR: /opt/tf/tensorflow-master/tensorflow/core/kernels/BUILD:3044:1: C++ compilation of rule ‘//tensorflow/core/kernels:matrix_square_root_op' failed (Exit 4)
gcc: internal compiler error: Killed (program cc1plus)
这个错误是cpu负荷太大,需要加行代码
# 生成swap镜像文件 sudo dd if=/dev/zero of=/mnt/512Mb.swap bs=1M count=512 # 对该镜像文件格式化 sudo mkswap /mnt/512Mb.swap # 挂载该镜像文件 sudo swapon /mnt/512Mb.swap
又或者这个@aws Error downloading
我看csdn有的博主解决方法是去临时文件夹删掉文件重新下载,但是我这边发现没用,我这边的解决方法是运行bazel前先输入一条命令:
sed -i '\@https://github.com/aws/aws-sdk-cpp/archive/1.5.8.tar.gz@aws' tensorflow/workspace.bzl
命令里的网址就是实际要下载的文件的地址,因为有的地址可能改了
到这里编译bazel就完成了
4.编译完了就可以模型压缩了,也是一行代码,in_graph为输入模型路径,outputs不动,out_graph为输出模型路径,transforms就填一个quantize_weights就可以了,这个就是把32bit转成8bit的,也是此方法最有效的一步;我看有的博主还先编译summary然后打印出输入输出结点,之后再输入一大堆参数,还删除一些结点啥的,我这边都试了,最终也并没有更缩减模型大小,所以就这样就可以了。
bazel-bin/tensorflow/tools/graph_transforms/transform_graph --in_graph=../model/ctpn.pb --outputs='output_node_name' --out_graph=../model/quantized_ctpn.pb --transforms='quantize_weights'
最终从68m缩减到17m,75%的缩减比例,实测效果基本没啥差别,这方法还是很管用的。
补充:模型压缩一二三之tensorflow查看ckpt模型里的参数和数值
查看ckpt模型参数和数值
import os from tensorflow.python import pywrap_tensorflow checkpoint_path = os.path.join("<你的模型的目录>", "./model.ckpt-11000") # Read data from checkpoint file reader = pywrap_tensorflow.NewCheckpointReader(checkpoint_path) var_to_shape_map = reader.get_variable_to_shape_map() # Print tensor name and values for key in var_to_shape_map: print("tensor_name: ", key) print(reader.get_tensor(key))
注意:
1、"<你的模型目录>“是指你的meta、ckpt这些模型存储的路径。
比如路径”/models/model.ckpt-11000.meta"这种,那么"<你的模型目录>“就是”/models"
2、当目录下有多个ckpt时,取新的model名字到ckpt-<较大数字>就可以了,后面不用了。
上述就是小编为大家分享的对tensorflow模型进行压缩时需要注意哪些问题了,如果刚好有类似的疑惑,不妨参照上述分析进行理解。如果想知道更多相关知识,欢迎关注创新互联行业资讯频道。
本文题目:对tensorflow模型进行压缩时需要注意哪些问题-创新互联
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