如何儲存和恢復訓練好的 TensorFlow 模型？

如何保存和檢索經過訓練的Tensorflow 模型

在Tensorflow 中，保存和恢復經過訓練的模型是機器學習工作流程的一個重要面向。以下是如何完成這些任務的綜合指南：

保存經過訓練的模型

版本0.11 及更高版本：

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)

恢復已儲存模型

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
# ...

有關更高級的用例，請參閱參考文件中提供的資源以獲取這些技術的全面說明。

以上是如何儲存和恢復訓練好的 TensorFlow 模型？的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！