如何儲存和恢復 TensorFlow 模型？

在 TensorFlow 中保存和恢復模型

在 TensorFlow 中訓練模型後，保存它以供以後使用至關重要。以下是執行這些操作的方法：

保存模型

在TensorFlow 0.11 及更高版本中，保存模型涉及：

1. 建立一個tf.train.Saver 物件來保存所有變數值。
2. 呼叫saver.save() 將模型儲存到檔案（具有指定名稱和全域步驟）。

恢復模型

恢復已儲存的模型模型：

1. 建立一個新的 TensorFlow 會話。
2. 建立一個Saver 物件並使用 tf.train.import_meta_graph() 載入模型的元圖。
3. 呼叫 saver.restore() 從已儲存的檔案中還原變數值。
4. 直接使用存取保存的變數sess.run('variable_name:0').
5. 為新輸入資料建立佔位符並建立一個feed 字典來傳遞它們
6. 取得要執行的恢復操作。
7. 呼叫 sess.run(op_to_run, feed_dict) 以使用新的輸入資料執行操作。

有關進階儲存和復原場景，請參閱綜合教學：

[儲存與復原的快速完整教學TensorFlow 模型]（提供連結）

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