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tensorflow保存模型和恢复模型的方法

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 qinhui99
发布于 2017/05/18 20:25
字数 237
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1、简单模式。

每次都保存到同一个文件里。例如,

if(i%50==0): #每50次保存一次模型
    save_path = saver.save(sess, 'model/model.ckpt') #保存模型到model/model.ckpt,注意一定要有一层文件夹,否则保存不成功!!!

恢复模型也很简单:

if os.path.exists('model/checkpoint'): #判断模型是否存在
    
    saver.restore(sess, 'model/model.ckpt') #存在就从模型中恢复变量

2、复杂模式。

固定训练n轮后,每次保存在不同的文件里。例如,

if epoch % 5 == 0:
    try:
        saver.save(sess, 'model/speech', global_step=epoch)
    except Exception as e:
        print ("Exception", e)

这样每5轮,就会把模型和参数保存到不同的文件里。model文件夹下会逐步出现speech-0,speech-5...等模型文件。

如果想要恢复到最新的模型,可以这样:

saver.restore(sess, tf.train.latest_checkpoint('model/.'))

如果想要恢复到指定名字的模型,可以这样:

saver.restore(sess, "model/speech-5")

 

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