Wie kann ich TensorFlow-Modelle speichern und wiederherstellen?

Speichern und Wiederherstellen von Tensorflow-Modellen

In Tensorflow ermöglicht das Speichern und Wiederherstellen von Modellen die Beibehaltung trainierter Modelle und deren Nutzung für die zukünftige Verwendung. Im Folgenden sind die Schritte aufgeführt:

Speichern des Modells (Tensorflow 0.11 und höher):

1. Erstellen Sie Platzhalter und definieren Sie TensorFlow-Operationen für Ihr Modell.
2. TensorFlow-Variablen initialisieren.
3. Erstellen Sie eine tf.train.Saver-Objekt.
4. Rufen Sie die saver.save-Methode mit dem Sitzungs- und Modellpfad auf.

Beispiel:

# Define placeholders
w1 = tf.placeholder("float", name="w1")
w2 = tf.placeholder("float", name="w2")

# Define operations
w3 = tf.add(w1, w2)
w4 = tf.multiply(w3, 2.0, name="op_to_restore")

# Initialize variables
sess = tf.Session()
sess.run(tf.global_variables_initializer())

# Create a saver
saver = tf.train.Saver()

# Save the model
saver.save(sess, 'my_model', global_step=1000)

Modell wiederherstellen:

1. Laden das Metadiagramm und stellen Sie Gewichte mit der Funktion tf.train.import_meta_graph wieder her.
2. Greifen Sie direkt auf die gespeicherten Variablen zu.
3. Erstellen Sie Platzhalter und geben Sie neue Daten ein.
4. Zugreifen Sie auf die und führen Sie sie aus gewünscht Betrieb.

Beispiel:

# Load the meta graph
sess = tf.Session()
saver = tf.train.import_meta_graph('my_model-1000.meta')
saver.restore(sess, tf.train.latest_checkpoint('./'))

# Access saved variables
print(sess.run('bias:0'))  # Prints the saved bias value

# Create placeholders and feed new data
w1 = tf.get_default_graph().get_tensor_by_name("w1:0")
w2 = tf.get_default_graph().get_tensor_by_name("w2:0")
feed_dict = {w1: 13.0, w2: 17.0}

# Access and run the operation
op_to_restore = tf.get_default_graph().get_tensor_by_name("op_to_restore:0")
print(sess.run(op_to_restore, feed_dict))  # Prints the result of the restored operation

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