首页 >后端开发 >Python教程 >如何保存和恢复 TensorFlow 模型?

如何保存和恢复 TensorFlow 模型?

Susan Sarandon
Susan Sarandon原创
2024-12-19 18:48:09816浏览

How Do I Save and Restore TensorFlow Models?

在 TensorFlow 中保存和恢复模型

在 TensorFlow 中训练模型后,保存它以供以后使用至关重要。以下是执行这些操作的方法:

保存模型

在 TensorFlow 0.11 及更高版本中,保存模型涉及:

  1. 创建一个 tf.train.Saver 对象来保存所有变量值。
  2. 调用saver.save() 将模型保存到文件(具有指定名称和全局步骤)。

恢复模型

恢复保存的模型模型:

  1. 创建一个新的 TensorFlow 会话。
  2. 创建一个Saver 对象并使用 tf.train.import_meta_graph() 加载模型的元图。
  3. 调用 saver.restore() 从保存的文件中恢复变量值。
  4. 直接使用访问保存的变量sess.run('variable_name:0').
  5. 为新输入数据创建占位符并创建一个 feed 字典来传递它们
  6. 获取要运行的恢复操作。
  7. 调用 sess.run(op_to_run, feed_dict) 以使用新的输入数据执行操作。

有关高级保存和恢复场景,请参阅综合教程:

[保存和恢复的快速完整教程TensorFlow 模型](提供链接)

以上是如何保存和恢复 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!

声明:
本文内容由网友自发贡献,版权归原作者所有,本站不承担相应法律责任。如您发现有涉嫌抄袭侵权的内容,请联系admin@php.cn