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?

Tensorflow モデルの保存と復元

Tensorflow では、モデルの保存と復元により、トレーニング済みモデルを保存し、将来の使用に活用することができます。関係する手順は次のとおりです:

モデルの保存 (Tensorflow 0.11 以降):

1. プレースホルダーを作成し、モデルの TensorFlow 操作を定義します。
2. TensorFlow を初期化する変数。
3. tf.train.Saver オブジェクトを作成します。
4. セッションとモデルのパスを指定して saver.save メソッドを呼び出します。

例:

# 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)

を復元していますモデル:

1. tf.train.import_meta_graph 関数を使用してメタ グラフをロードし、重みを復元します。
2. 保存された変数に直接アクセスします。
3. プレースホルダーを作成します
4. 必要なデータにアクセスして実行します。操作。

例:

# 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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