如何保存和恢复 TensorFlow 模型？

保存和恢复 Tensorflow 模型

在 Tensorflow 中，模型保存和恢复可以保留经过训练的模型并利用它们以供将来使用。以下是涉及的步骤：

保存模型（Tensorflow 0.11 及更高版本）：

1. 为模型创建占位符并定义 TensorFlow 操作。
2. 初始化 TensorFlow 变量。
3. 创建一个tf.train.Saver 对象。
4. 使用会话和模型路径调用 saver.save 方法。

示例：

# 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)

恢复模型：

1. 使用 tf.train.import_meta_graph 函数加载元图并恢复权重。
2. 直接访问保存的变量。
3. 创建占位符并提供新数据。
4. 访问并运行所需的操作。

示例：

# 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

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