如何在TensorFlow中有效保存並恢復訓練好的模型？-Python教學-PHP中文網

如何在TensorFlow中有效保存並恢復訓練好的模型？

Linda Hamilton

發布： 2024-12-14 12:03:12

原創

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How to Effectively Save and Restore Trained Models in TensorFlow?

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）：

準備輸入：定義佔位符並使用輸入準備提要字典data.
定義操作： 指定要恢復的運算，例如加法或乘法。
建立 Saver 物件：實例化一個 Saver 物件管理變數儲存。
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)

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還原儲存的模式型號：

載入元圖：
復原變數：
取得佔位符和 Feed 資料：
存取已儲存的操作：

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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