我們以MNIST手寫數字識別為例 載入初次訓練的模型，再訓練 關於compile和load_model()的使用順序 這一段落主要是為了解決我們fit、evaluate、predict之前還是之后使用compile。想要弄明白，首先我們要清楚 ...

1. Tensorflow模型文件 （1）checkpoint 該文件是文本文件，里面記錄了保存的最新的checkpoint文件以及其他checkpoint文件列表。在測試的時候，可以通過修改這個文件，指定具體使用哪個模型 （2）meta文件 這個文件保存的是計算圖結構，可以理解為神經網絡 ...

　　一、TensorFlow的模型保存和加載，使我們在訓練和使用時的一種常用方式。我們把訓練好的模型通過二次加載訓練，或者獨立加載模型訓練。這基本上都是比較常用的方式。 　　二、模型的保存與加載類型有2種 　　1）需要重新建立圖譜，來實現模型的加載 　　2）獨家加載模型 ...

我們在訓練好模型的時候，通常是要將模型進行保存的，以便於下次能夠直接的將訓練好的模型進行載入。 1.保存模型 首先需要建立一個saver，然后在session中通過saver的save即可將模型保存起來，具體的代碼流程如下 # 前面的是定義好的模型結構 2.載入模型 將模型 ...

2020.3.10 發現數據集沒有完整的上傳到谷歌的colab上去，我說怎么計算出來的step不對勁。 測試集是完整的。 訓練集中cat的確是有10125張圖片，而dog只有1973張，所以完成一個epoch需要迭代的次數為： (10125+1973)/128=94.515625，約等於 ...

前言 保存 模型有2種方法。 方法 1.使用TensorFlow模型保存函數 得到3個結果 再將這3個文件保存為.pd文件 2.直接保存 ...

與訓練過程可視化 （六）tensorflow筆記：使用tf來實現word2vec 保存與讀取模型 ...

在使用tf來訓練模型的時候，難免會出現中斷的情況。這時候自然就希望能夠將辛辛苦苦得到的中間參數保留下來，不然下次又要重新開始。 保存模型的方法： 將模型保存好以后，載入也比較方便。 使用tensorboard來使訓練過程可視化 tensorflow還提供了一個 ...