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小白学Tensorflow之模型保存和加载

AllenOR灵感
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发布于 2017/09/10 01:19
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今天学习了一下Tensorflow模型的保存和加载,查看了API文档,但是没有很理解,所以从网上找了一个比较简单的实现。

比如,我们需要保存的模型是参数v1v2,那么只需要使用下列的保存代码save_model.py

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

import tensorflow as tf
v1 = tf.Variable(1.1, name="v1")
v2 = tf.Variable(1.2, name="v2")

init = tf.initialize_all_variables()
saver = tf.train.Saver()
with tf.Session() as sess:
    sess.run(init)
    print v2.eval(sess)
    save_path="model.ckpt"
    saver.save(sess,save_path)
    print "Model stored...."

如果,我们要恢复模型,并且把他们导入到变量中,那么首先定义两个参数v3v4,给他们取名叫v1v2。注意,这里必须要给v3v4取名为v1v2,因为我们保存的模型中给变量取的名字就是v1v2。那么,模型恢复的代码为restore_model.py

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

import tensorflow as tf

v3 = tf.Variable(0.0, name="v1")
v4 = tf.Variable(0.0, name="v2")

saver = tf.train.Saver()

with tf.Session() as sess:

    save_path="model.ckpt"

    saver.restore(sess, save_path)
    print("Model restored.")
    print sess.run(v3)

本文转载自:http://www.jianshu.com/p/239c6c62f619

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