tensorflow的save和restore
使用tensorflow中的save和restore可以对模型进行保存和恢复
import tensorflow as tf v1 = tf.Variable(tf.random_normal([1,2]), name="v1")
v2 = tf.Variable(tf.random_normal([2,3]), name="v2")
init_op = tf.global_variables_initializer()
saver = tf.train.Saver()
with tf.Session() as sess:
sess.run(init_op)
print ("V1:",sess.run(v1))
print ("V2:",sess.run(v2))
saver_path = saver.save(sess, "save/model.ckpt")
print ("Model saved in file: ", saver_path)
运行如下:
可以在本地目录发现,程序自己生成了文件夹save,然后里边有四个文件
然后从该目录下读取存储下来的数据,然后输出
import tensorflow as tf
v1 = tf.Variable(tf.random_normal([1,2]), name="v1")
v2 = tf.Variable(tf.random_normal([2,3]), name="v2")
saver = tf.train.Saver() with tf.Session() as sess:
saver.restore(sess, "save/model.ckpt")
print ("V1:",sess.run(v1))
print ("V2:",sess.run(v2))
print ("Model restored")
从输出结果可以看到,输出的变量值就是之前存储下来的变量值,而且从模型中恢复参数时,就不用写,参数初始化语句了,
init_op = tf.global_variables_initializer(),通过从本地读取出来,就可以完成对变量的赋值。
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