如何在TensorFlow中有效保存和恢复训练好的模型？

在 Tensorflow 中保存和恢复经过训练的模型

在 Tensorflow 中训练模型后，保存和重用它至关重要。以下是有效处理模型存储的方法：

保存训练好的模型（Tensorflow 0.11 及以上版本）：

1. 准备输入：定义占位符并使用输入准备提要字典data.
2. 定义操作：指定要恢复的操作，例如加法或乘法。
3. 创建 Saver 对象：实例化一个 Saver 对象管理变量存储。
4. 保存图表：使用saver.save() 方法来存储模型，包括变量和图结构。

示例代码：

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)

恢复保存的模型型号：

1. 加载元图：导入元图以访问保存的模型结构。
2. 恢复变量：使用 saver.restore() 方法检索保存的变量。
3. 获取占位符和 Feed 数据：获取输入占位符并为其提供新的占位符数据。
4. 访问保存的操作：找到要运行的操作并执行它们。

示例代码：

# 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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