TensorFlow 1.x 版本保存模型的三种方式的优缺点

在 TensorFlow 1.x 版本中，有三种常用的模型保存方式：Checkpoints，tf.saved_model（SavedModel 格式），以及 Freeze Graph。以下是每种方式的简要说明、优缺点。

1. Checkpoints

Checkpoints 是 TensorFlow 中比较早期的模型保存方式。它通过 tf.train.Saver() 实例保存和恢复模型的参数（权重和偏置）。

优点：

• 简单易用，只需创建 tf.train.Saver() 实例并调用 save 和 restore 方法。
• 保存空间相对较小，只保存参数值。

  缺点：

  • 只保存模型的参数值（variables），不保存计算图结构，因此在恢复时，需要先重新定义模型结构。
  • 依赖于原始的 Python 代码来重新构建计算图。
  • 不方便跨语言或平台部署，因为缺乏计算图的描述。
    1. tf.saved_model（SavedModel 格式）

    SavedModel 格式是 TensorFlow 更推荐的模型保存格式。它是一个包含完整的 TensorFlow 程序的目录，包括权重和图结构。

    优点：

    • 完整保存富集成的模型，包括计算图和参数值。
    • 可跨平台部署，适合在 TensorFlow Serving、TensorFlow Lite、TensorFlow.js 或 TensorFlow Hub 上使用。
    • 支持模型的版本管理。

      缺点：

      • 文件较大，因为包含了完整的图结构和参数值。
      • 可能需要更复杂的代码来保存和恢复。
        1. Freeze Graph

        Freeze Graph 是将 TensorFlow 计算图和参数冻结为一个单一文件的过程。这通过将 GraphDef 和 Checkpoints 文件合并，并转换成常量，来创建一个不可变的 GraphDef 文件。

        优点：

        • 产生一个全部操作都转换成常量的不变计算图，适合性能优化和模型部署。
        • 文件大小减少，因为所有变量被转化为常量，移动了不必要的元数据和操作。

          缺点：

          • 在冻结过程中，可能会丢失图结构中的一些信息，这可能影响之后对模型的微调和维护。
          • 一旦冻结，图内的节点不可更改，这意味着不能对模型的结构进行调整。
          • 工具链比较复杂，通常需要通过 tf.graph_util.convert_variables_to_constants 函数来完成。

            总的来说，每种保存方法都适用于不同的场景。如果你需要不断迭代模型并将结果保存为 Checkpoints，则 Checkpoints 是个好选项；如果你打算在不同的平台上部署模型，则推荐使用 SavedModel 格式；如果你要将模型部署到生产环境中，并希望文件尽可能小，则可能需要使用 Freeze Graph 来冻结模型。在 TensorFlow 2.x 中，官方强烈推荐使用 SavedModel 格式，因为它的API设计更加统一、简洁。