TensorFlow 모델을 어떻게 저장하고 복원합니까?

TensorFlow에서 모델 저장 및 복원

TensorFlow에서 모델을 훈련한 후에는 나중에 사용할 수 있도록 저장하는 것이 중요합니다. 이러한 작업을 수행하는 방법은 다음과 같습니다.

모델 저장

TensorFlow 버전 0.11 이상에서 모델 저장에는 다음이 포함됩니다.

1. 생성 모든 변수를 저장하는 tf.train.Saver 객체 값.
2. saver.save()를 호출하여 모델을 파일(지정된 이름 및 전역 단계 포함)에 저장합니다.

모델 복원

저장된 모델을 복원하려면:

1. 새 모델 만들기 TensorFlow 세션.
2. Saver 객체를 생성하고 tf.train.import_meta_graph()를 사용하여 모델의 메타 그래프를 로드합니다.
3. saver.restore()를 호출하여 저장된 파일에서 변수 값을 복원합니다.
4. 다음을 사용하여 저장된 변수에 직접 액세스 sess.run('variable_name:0').
5. 새 입력 데이터에 대한 자리 표시자를 만들고 피드 사전을 만들어 이를 그래프에 전달합니다.
6. 실행하려는 복원된 작업을 가져옵니다.
7. sess.run(op_to_run, Feed_dict)을 호출하여 새 입력으로 작업을 실행합니다. data.

고급 저장 및 복원 시나리오에 대해서는 종합 튜토리얼을 참조하세요.

[TensorFlow 모델 저장 및 복원을 위한 빠른 완료 튜토리얼](링크 제공)

위 내용은 TensorFlow 모델을 어떻게 저장하고 복원합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!