: 1) Tensorflow的模型(model)长什么样子? 2) 如何保存tensorflow的模型? 3) 如何 ...
模型文件 tensorflow 训练保存的模型注意包含两个部分:网络结构和参数值。 .meta .meta 文件以 protocol buffer 格式保存了整个模型的结构图,模型上定义的操作等信息。 查看 meta 文件中所有的操作信息: View Code checkpoint .data amp .index .data和 .index文件合在一起组成了ckpt 文件,保存了网络结构中所有 ...
2019-10-12 11:01 0 487 推荐指数:
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import sys,os sys.path.append(os.pardir) import numpy as np from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data from PIL import Image ...
一、模型的保存 使用tensorflow训练模型的过程中,需要适时对模型进行保存,以及对保存的模型进行restore,以便后续对模型进行处理。如:测试、部署、拿别的模型进行fine-tune等。 保存模型是整个内容的第一步,操作十分简单,只需要创建一个saver,并在一个Session里完成 ...
定义计算图并计算,保存其中的变量 。保存.ipynb 创建相同的图结构,图中的节点变量可以由已经保存的模型文件中的内容恢复处理,注意 首先要图进行清空(感觉tf公用了变量空间,所以如果没有清空会导致变量内容名称不一致)恢复.ipynb 所以最好在保存和恢复 ...
将训练好的模型参数保存起来,以便以后进行验证或测试,这是我们经常要做的事情。tf里面提供模型保存的是tf.train.Saver()模块。 模型保存,先要创建一个Saver对象:如 在创建这个Saver对象的时候,有一个参数我们经常会用到,就是 max_to_keep 参数 ...
tensorflow 1.0 学习:模型的保存与恢复(Saver) 将训练好的模型参数保存起来,以便以后进行验证或测试,这是我们经常要做的事情。tf里面提供模型保存的是tf.train.Saver()模块。 模型保存,先要创建一个Saver对象 ...
我们使用TensorFlow进行模型的训练,训练好的模型需要保存,预测阶段我们需要将模型进行加载还原使用,这就涉及TensorFlow模型的保存与恢复加载。 总结一下Tensorflow常用的模型保存方式。 保存checkpoint模型文件(.ckpt) 首先,TensorFlow提供了一个 ...
我们先定义一个简单的神经网络,用来训练模型,然后将模型保存下来,最后加载保存下来的模型进行检测,查看输出结果。 训练的过程 模型保存结果 我们看到第一次的输出结果为0.098接近于0.01,原因是我们用的模型数据W、b为tf.zeros()接口 ...