トレーニングされた TensorFlow モデルを保存および復元するにはどうすればよいですか?

トレーニング済み Tensorflow モデルを永続化および取得する方法

Tensorflow では、トレーニング済みモデルの保存と復元は機械学習ワークフローの重要な側面です。これらのタスクを実行する方法に関する包括的なガイドは次のとおりです:

トレーニング済みモデルの保存

バージョン 0.11 以降:

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)

保存したファイルを復元するモデル

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
# ...

より高度な使用例については、これらの手法の包括的な説明について、参照ドキュメントで提供されているリソースを参照してください。

以上がトレーニングされた TensorFlow モデルを保存および復元するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。