Wie speichere und stelle ich trainierte TensorFlow-Modelle wieder her?

Wie man trainierte Tensorflow-Modelle beibehält und abruft

In Tensorflow ist das Speichern und Wiederherstellen trainierter Modelle ein entscheidender Aspekt von Arbeitsabläufen für maschinelles Lernen. Hier ist eine umfassende Anleitung zum Ausführen dieser Aufgaben:

Speichern eines trainierten Modells

Version 0.11 und höher:

import tensorflow as tf

# Create a saver object to save all variables
saver = tf.train.Saver()

# Save the graph with the specified global step
saver.save(sess, 'my_test_model', global_step=1000)

Wiederherstellen eines Gespeicherten Modell

import tensorflow as tf

sess = tf.Session()

# Restore graph and weights using meta graph and restore operation
saver = tf.train.import_meta_graph('my_test_model-1000.meta')
saver.restore(sess, tf.train.latest_checkpoint('./'))

# Retrieve saved variables and operations
# ...

Für fortgeschrittenere Anwendungsfälle finden Sie in den Ressourcen in der referenzierten Dokumentation eine umfassende Erläuterung dieser Techniken.

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