在 TensorFlow 中保存和恢复模型
在 TensorFlow 中训练模型后,保存它以供以后使用至关重要。以下是执行这些操作的方法:
保存模型
在 TensorFlow 0.11 及更高版本中,保存模型涉及:
- 创建一个 tf.train.Saver 对象来保存所有变量值。
- 调用saver.save() 将模型保存到文件(具有指定名称和全局步骤)。
恢复模型
恢复保存的模型模型:
- 创建一个新的 TensorFlow 会话。
- 创建一个Saver 对象并使用 tf.train.import_meta_graph() 加载模型的元图。
- 调用 saver.restore() 从保存的文件中恢复变量值。
- 直接使用访问保存的变量sess.run('variable_name:0').
- 为新输入数据创建占位符并创建一个 feed 字典来传递它们
- 获取要运行的恢复操作。
- 调用 sess.run(op_to_run, feed_dict) 以使用新的输入数据执行操作。
有关高级保存和恢复场景,请参阅综合教程:
[保存和恢复的快速完整教程TensorFlow 模型](提供链接)
以上是如何保存和恢复 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!