tensorflow学习笔记-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了tensorflow学习笔记。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

tensorflow学习过程中记录的笔记

1. 安装

cuda的安装过程略，参考pytorch的那篇笔记。

一个稳定版本的tensorflow2.5版本匹配：

conda create -n hi_hand_det python=3.7.0
conda install cudatoolkit=11.3.1
conda install cudnn=8.2.1
pip install tensorflow-gpu==2.5.0

2. 验证GPU是否可用

import tensorflow as tf
print(tf.test.is_gpu_available())

如果返回为True，说明GPU已经可用。

3. 静态图说明

参考：tensorflow静态图原理

笔记：在模型训练初始化init阶段的最后，需要用任意数值的指定矩阵形状让模型先运行一次，从而生成静态图，这样后续就会直接运行静态图。

4. CPU和多GPU选择

在代码开头设置仅有需要的GPU可见

# 设置仅1号gpu可见
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "1"

# 设置-1则为cpu运行
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "-1"

5. 设置显存动态分配

如果不设置动态分配，默认会占据全部显存，导致一张显卡不能跑多个训练

动态分配内存
 # 配置gpu设备
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "1"

print(tf.config.list_physical_devices("GPU"))
gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices(device_type="GPU")
for gpu in gpus:
    tf.config.experimental.set_memory_growth(gpu, True)

6. 模型权重融合

注：融合后的模型在PC上测试结果符合预期，但是在量化后却出现了性能的明显下降文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-644581.html

# 收集所有权重
weights = [model.get_weights() for model in [model_1, model_2]]
# 创建一个新的平均权重
new_weights = list()
for weights_list_tuple in zip(*weights):
    new_weights.append(
        np.array([np.array(weights_).mean(axis=0)\
            for weights_ in zip(*weights_list_tuple)]))
# 在模型中覆盖平均得到的权重
model_1.set_weights(new_weights)
# 保存权重
model_1.save_weights(Config.model_output)

7. 调整tensorflow输出日志信息等级

os.environ["TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL"] = "3"

8. 模型整体架构

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers
import tensorflow_addons as tfa

class MyModel(tf.keras.Model):
    def __init__(self, load_path=""):
        super().__init__()

        # 添加各种类初始化参数

        # 构建网络结构
        self.__build()

        # 模拟图像的输入尺寸，输入1次0构成的矩阵，让tensorflow完成初次运行的初始化
        self(tf.ones([1, self.img_size[1], self.img_size[0], 1]))

        # 加载.h5格式的预训练模型
        if load_path.split(".")[-1] == "h5":
            self.load_weights(load_path, by_name=True, skip_mismatch=True)

    # 构建网络结构
    def __build(self):
        # 构建网络层layer的细节
        self.backbone = self.make_backbone()

    # 构建具体运算路线
    def call(self, x):
        # 具体运算路线
        return x

    # 预处理
    @staticmethod
    def preprocess(self, image):
        return image

    # 后处理
    @staticmethod
    def postprocess(self, data):
        return data

    # 计算loss
    @tf.function
    def loss(self, data):
        return data