如何儲存和恢復 TensorFlow 模型？

保存和恢復Tensorflow 模型

在Tensorflow 中，模型保存和恢復可以保留經過訓練的模型並利用它們以供將來使用。以下是涉及的步驟：

儲存模型（Tensorflow 0.11 及更高版本）：

1. 為模型建立佔位符並定義 TensorFlow 操作符。
2. 初始化 TensorFlow 變數。
3. 建立一個tf.train.Saver 物件。
4. 使用會話和模型路徑呼叫 saver.save 方法。

範例：

# 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)

恢復模型：

1. 恢復模型：
3. 恢復模型：

使用tf.train.函數載入元圖並恢復權重。

直接存取已儲存的變數。

建立佔位符並提供新資料。

# 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

存取並運行所需的操作。 範例：

以上是如何儲存和恢復 TensorFlow 模型？的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！