Wie kann man trainierte Modelle in TensorFlow effektiv speichern und wiederherstellen?

Trainierte Modelle in Tensorflow speichern und wiederherstellen

Nach dem Training eines Modells in Tensorflow ist dessen Beibehaltung und Wiederverwendung von entscheidender Bedeutung. So gehen Sie effektiv mit der Modellspeicherung um:

Speichern des trainierten Modells (Tensorflow-Version 0.11 und höher):

1. Eingabe vorbereiten: Definieren Sie Platzhalter und bereiten Sie das Feed-Wörterbuch mit Eingabedaten vor.
2. Definieren Operationen: Geben Sie die wiederherzustellenden Operationen an, z. B. Addition oder Multiplikation.
3. Sparobjekt erstellen: Instanziieren Sie ein Sparobjekt, das den Variablenspeicher verwaltet.
4. Speichern Sie das Diagramm: Verwenden Sie die Methode saver.save(), um das Modell einschließlich Variablen und Diagramm zu speichern Struktur.

Beispielcode:

import tensorflow as tf

# Prepare input placeholders
w1 = tf.placeholder("float", name="w1")
w2 = tf.placeholder("float", name="w2")

# Define test operation
w3 = tf.add(w1, w2)
w4 = tf.multiply(w3, tf.Variable(2.0, name="bias"), name="op_to_restore")

# Initialize variables and run session
sess = tf.Session()
sess.run(tf.global_variables_initializer())

# Create saver object
saver = tf.train.Saver()

# Save the model
saver.save(sess, 'my_test_model', global_step=1000)

Wiederherstellen des gespeicherten Modells:

1. Metadiagramm laden: Importieren Sie das Metadiagramm, um auf das gespeicherte Modell zuzugreifen Struktur.
2. Variablen wiederherstellen: Verwenden Sie die saver.restore()-Methode, um gespeicherte Variablen abzurufen.
3. Platzhalter und Feed-Daten abrufen: Eingaben abrufen Platzhalter und füttern Sie sie mit neuen Daten.
4. Zugriff auf gespeicherte Vorgänge:Suchen Sie die Vorgänge Sie möchten sie ausführen und ausführen.

Beispielcode:

# Restore model
saver = tf.train.import_meta_graph('my_test_model-1000.meta')
saver.restore(sess, tf.train.latest_checkpoint('./'))

# Get placeholders and feed data
w1 = sess.graph.get_tensor_by_name("w1:0")
w2 = sess.graph.get_tensor_by_name("w2:0")
feed_dict = {w1: 13.0, w2: 17.0}

# Run saved operation
op_to_restore = sess.graph.get_tensor_by_name("op_to_restore:0")
result = sess.run(op_to_restore, feed_dict)

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann man trainierte Modelle in TensorFlow effektiv speichern und wiederherstellen?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!