TensorFlow モデルを保存および復元するにはどうすればよいですか?

TensorFlow でのモデルの保存と復元

TensorFlow でモデルをトレーニングした後、後で使用できるようにモデルを保存することが重要です。これらの操作を実行する方法は次のとおりです。

モデルの保存

TensorFlow バージョン 0.11 以降では、モデルの保存には次の操作が含まれます。

1. 作成すべての変数を保存する tf.train.Saver オブジェクト値。
2. saver.save() を呼び出して、(指定された名前とグローバル ステップを使用して) モデルをファイルに保存します。

モデルの復元

保存されたモデルを復元するには:

1. 新しいモデルを作成しますTensorFlow セッション。
2. Saver オブジェクトを作成し、tf.train.import_meta_graph() を使用してモデルのメタ グラフをロードします。
3. saver.restore() を呼び出して、保存されたファイルから変数値を復元します。
4. を使用して保存された変数に直接アクセスしますsess.run('variable_name:0').
5. 新しい入力データのプレースホルダーを作成し、それらをグラフに渡すためのフィード ディクショナリを作成します。
6. 実行する復元された操作を取得します。
7. sess.run(op_to_run, feed_dict) を呼び出して、新しい入力で操作を実行しますdata.

高度な保存と復元のシナリオについては、包括的なチュートリアルを参照してください:

[TensorFlow モデルを保存および復元するためのクイック コンプリート チュートリアル](リンクが提供されています)

以上がTensorFlow モデルを保存および復元するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。