如何保存和恢复训练好的 TensorFlow 模型？

如何保存和检索经过训练的 Tensorflow 模型

在 Tensorflow 中，保存和恢复经过训练的模型是机器学习工作流程的一个重要方面。以下是有关如何完成这些任务的综合指南：

保存经过训练的模型

版本 0.11 及更高版本：

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)

恢复已保存模型

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
# ...

有关更高级的用例，请参阅参考文档中提供的资源以获取这些技术的全面说明。

以上是如何保存和恢复训练好的 TensorFlow 模型？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！