Wie speichere und stelle ich TensorFlow-Modelle wieder her?

Modelle in TensorFlow speichern und wiederherstellen

Nach dem Training eines Modells in TensorFlow ist es wichtig, es für die spätere Verwendung zu speichern. So führen Sie diese Vorgänge aus:

Speichern eines Modells

In TensorFlow Version 0.11 und höher umfasst das Speichern eines Modells Folgendes:

1. Erstellen ein tf.train.Saver-Objekt zum Speichern aller Variablenwerte.
2. Aufruf saver.save() zum Speichern des Modells in einer Datei (mit einem angegebenen Namen und globalen Schritt).

Wiederherstellen eines Modells

Um ein gespeichertes wiederherzustellen Modell:

1. Erstellen Sie eine neue TensorFlow-Sitzung.
2. Erstellen Sie ein Saver-Objekt und verwenden Sie es tf.train.import_meta_graph(), um das Metadiagramm des Modells zu laden.
3. Rufen Sie saver.restore() auf, um Variablenwerte aus der gespeicherten Datei wiederherzustellen.
4. Zugriff auf gespeicherte Variablen direkt mit sess.run( 'variable_name:0').
5. Erstellen Sie Platzhalter für neue Eingabedaten und erstellen Sie ein Feed-Wörterbuch, um sie an zu übergeben Diagramm.
6. Rufen Sie den wiederhergestellten Vorgang ab, den Sie ausführen möchten.
7. Rufen Sie sess.run(op_to_run, feed_dict) auf, um den Vorgang mit den neuen Eingabedaten auszuführen.

Weitere Szenarios zum Speichern und Wiederherstellen finden Sie im umfassenden Tutorial:

[Ein schnelles, vollständiges Tutorial zum Speichern und TensorFlow-Modelle wiederherstellen](Link bereitgestellt)

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie speichere und stelle ich TensorFlow-Modelle wieder her?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!