Comment enregistrer et restaurer des modèles TensorFlow entraînés ?

Comment conserver et récupérer des modèles Tensorflow entraînés

Dans Tensorflow, l'enregistrement et la restauration des modèles entraînés sont un aspect crucial des flux de travail d'apprentissage automatique. Voici un guide complet sur la façon d'accomplir ces tâches :

Enregistrement d'un modèle entraîné

Version 0.11 et supérieure :

import tensorflow as tf

# Create a saver object to save all variables
saver = tf.train.Saver()

# Save the graph with the specified global step
saver.save(sess, 'my_test_model', global_step=1000)

Restauration d'un fichier enregistré Modèle

import tensorflow as tf

sess = tf.Session()

# Restore graph and weights using meta graph and restore operation
saver = tf.train.import_meta_graph('my_test_model-1000.meta')
saver.restore(sess, tf.train.latest_checkpoint('./'))

# Retrieve saved variables and operations
# ...

Pour des cas d'utilisation plus avancés, reportez-vous aux ressources fournies dans la documentation référencée pour une explication complète de ces techniques.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!