TensorFlow 모델을 어떻게 저장하고 복원할 수 있나요?

Tensorflow 모델 저장 및 복원

Tensorflow에서 모델 저장 및 복원을 통해 훈련된 모델을 보존하고 나중에 사용할 수 있도록 활용할 수 있습니다. 관련 단계는 다음과 같습니다.

모델 저장(Tensorflow 0.11 이상):

1. 모델에 대한 자리 표시자를 만들고 TensorFlow 작업을 정의합니다.
2. TensorFlow 초기화 변수.
3. tf.train.Saver 객체를 생성합니다.
4. 세션 및 모델 경로를 사용하여 saver.save 메서드를 호출합니다.

예:

# 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)

복원 중 모델:

1. tf.train.import_meta_graph 함수를 사용하여 메타 그래프를 로드하고 가중치를 복원합니다.
2. 저장된 변수에 직접 액세스합니다.
3. 자리 표시자 만들기 새로운 데이터를 공급합니다.
4. 원하는 데이터에 접속하여 실행하세요. 작동.

예:

# 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

위 내용은 TensorFlow 모델을 어떻게 저장하고 복원할 수 있나요?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!