TensorFlow에서 훈련된 모델을 효과적으로 저장하고 복원하는 방법은 무엇입니까?

Tensorflow에서 훈련된 모델 저장 및 복원

Tensorflow에서 모델을 훈련한 후에는 모델을 보존하고 재사용하는 것이 중요합니다. 모델 저장을 효과적으로 처리하는 방법은 다음과 같습니다.

학습된 모델 저장(Tensorflow 버전 0.11 이상):

1. 입력 준비: 자리 표시자를 정의하고 입력으로 피드 사전을 준비합니다. data.
2. 연산 정의: 덧셈, 곱셈 등 복원할 연산을 지정합니다.
3. Saver 객체 생성: Saver 객체 인스턴스화 변수 저장을 관리하는 프로그램입니다.
4. 그래프 저장: 변수 및 그래프 구조를 포함하여 모델을 저장하는 saver.save() 메소드.

예제 코드:

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)

저장된 내용 복원 모델:

1. 로드 메타 그래프: 저장된 모델 구조에 액세스하려면 메타 그래프를 가져옵니다.
2. 변수 복원: 저장된 변수를 검색하려면 saver.restore() 메서드를 사용하세요.
3. 자리 표시자 및 피드 데이터 가져오기: 입력 자리 표시자를 가져와 새 피드로 피드 data.
4. 저장된 작업 액세스: 실행하려는 작업을 찾아 실행합니다.

예제 코드:

# 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)

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