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 . 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: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,这个是用来设置保存模型的个数,默认为 ,即max to keep ...
2020-05-20 17:40 0 744 推荐指数:
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 ...
将训练好的模型参数保存起来,以便以后进行验证或测试。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 ...
1.保存 将训练好的模型参数保存起来,以便以后进行验证或测试。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,有一个参数经常会用到,max_to_keep 参数,这个是用来设置保存模型 ...
模型保存,先要创建一个Saver对象:saver=tf.train.Saver(), max_to_keep 是用来设置保存模型的个数,默认为5,即保存最近的五个模型,saver=tf.train.Saver(max_to_keep=0) 如果你只想保存最后一代的模型,则只需要 ...
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