如何在TensorFlow中有效保存並恢復訓練好的模型？

在 Tensorflow 中保存和恢復經過訓練的模型

在 Tensorflow 中訓練模型後，保存和重用它至關重要。以下是有效處理模型儲存的方法：

保存訓練好的模型（Tensorflow 0.11以上版本）：

1. 準備輸入：定義佔位符並使用輸入準備提要字典data.
2. 定義操作： 指定要恢復的運算，例如加法或乘法。
3. 建立 Saver 物件：實例化一個 Saver 物件管理變數儲存。
4. 儲存圖表：使用saver.save() 方法來儲存模型，包括變數和圖結構。

範例程式碼：

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)

還原儲存的模式型號：

1. 載入元圖：
導入元圖以存取已儲存的模型結構。
2. 復原變數：
使用 saver.restore() 方法擷取已儲存的變數。
3. 取得佔位符和 Feed 資料：
取得輸入佔位符並為其提供新的佔位符資料。
4. 存取已儲存的操作：
找到要執行的操作並執行它們。

範例程式碼：

# 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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