时间:2021-05-22
本文为大家分享了TensorFLow用Saver保存和恢复变量的具体代码,供大家参考,具体内容如下
建立文件tensor_save.py, 保存变量v1,v2的tensor到checkpoint files中,名称分别设置为v3,v4。
import tensorflow as tf# Create some variables.v1 = tf.Variable(3, name="v1")v2 = tf.Variable(4, name="v2")# Create modely=tf.add(v1,v2)# Add an op to initialize the variables.init_op = tf.initialize_all_variables()# Add ops to save and restore all the variables.saver = tf.train.Saver({'v3':v1,'v4':v2})# Later, launch the model, initialize the variables, do some work, save the# variables to disk.with tf.Session() as sess: sess.run(init_op) print("v1 = ", v1.eval()) print("v2 = ", v2.eval()) # Save the variables to disk. save_path = saver.save(sess, "f:/tmp/model.ckpt") print ("Model saved in file: ", save_path)建立文件tensor_restror.py, 将checkpoint files中名称分别为v3,v4的tensor分别恢复到变量v3,v4中。
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。
声明:本页内容来源网络,仅供用户参考;我单位不保证亦不表示资料全面及准确无误,也不保证亦不表示这些资料为最新信息,如因任何原因,本网内容或者用户因倚赖本网内容造成任何损失或损害,我单位将不会负任何法律责任。如涉及版权问题,请提交至online#300.cn邮箱联系删除。
今天和大家分享一下用TensorFlow的saver存取训练好的模型那点事。1.用saver存取变量;2.用saver存取指定变量。用saver存取变量。话不多
一、TensorFlow模型保存和提取方法1.TensorFlow通过tf.train.Saver类实现神经网络模型的保存和提取。tf.train.Saver对
tensorflow模型保存为saver=tf.train.Saver()函数,saver.save()保存模型,代码如下:importtensorflowas
使用tensorflow训练模型时,我们可以使用tensorflow自带的Save模块tf.train.Saver()来保存模型,使用方式很简单就是在训练完模型
tensorflow在保存权重模型时多使用tf.train.Saver().save函数进行权重保存,保存的ckpt文件无法直接打开,不利于将模型权重导入到其他