如何保存和恢复经过训练的 TensorFlow 模型?
保存和恢复经过训练的 TensorFlow 模型
TensorFlow 提供了保存和恢复经过训练的模型的无缝功能,允许您在以下环境中保存和重用您的模型各种场景。
保存模型
要在 TensorFlow 中保存经过训练的模型,您可以使用 tf.train.Saver 类。下面是一个示例:
import tensorflow as tf # Prepare placeholders and variables w1 = tf.placeholder(tf.float32, name="w1") w2 = tf.placeholder(tf.float32, name="w2") b1 = tf.Variable(2.0, name="bias") feed_dict = {w1: 4, w2: 8} # Define an operation to be restored w3 = tf.add(w1, w2) w4 = tf.multiply(w3, b1, name="op_to_restore") sess = tf.Session() sess.run(tf.global_variables_initializer()) # Create a saver object saver = tf.train.Saver() # Run the operation and save the graph print(sess.run(w4, feed_dict)) saver.save(sess, 'my_test_model', global_step=1000)
恢复模型
要恢复以前保存的模型,您可以使用以下过程:
import tensorflow as tf sess = tf.Session() # Load the meta graph and restore weights saver = tf.train.import_meta_graph('my_test_model-1000.meta') saver.restore(sess, tf.train.latest_checkpoint('./')) # Access saved variables directly print(sess.run('bias:0')) # Prints 2 (the bias value) # Access and create feed-dict for new input data graph = tf.get_default_graph() w1 = graph.get_tensor_by_name("w1:0") w2 = graph.get_tensor_by_name("w2:0") feed_dict = {w1: 13.0, w2: 17.0} # Access the desired operation op_to_restore = graph.get_tensor_by_name("op_to_restore:0") print(sess.run(op_to_restore, feed_dict)) # Prints 60 ((w1 + w2) * b1)
有关其他场景和用例,请参阅所提供答案中提供的资源,其中深入探讨了保存和恢复 TensorFlow模型。
以上是如何保存和恢复经过训练的 TensorFlow 模型?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

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