Tensorflow:模型变量保存 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考文献Tensorflow实战Google深度学习框架 实验平台: Tensorflow1.4.0 python3.5.0 Tensorflow常用保存模型方法 import tensorflow as tf saver = tf.train.Saver() # 创建保存器 with tf.Session() as sess: saver.save(sess,"/path/model.ckpt"…

翻译自:http://cv-tricks.com/tensorflow-tutorial/save-restore-tensorflow-models-quick-complete-tutorial/ 在这篇tensorflow教程中,我会解释: 1) Tensorflow的模型(model)长什么样子? 2) 如何保存tensorflow的模型? 3) 如何恢复一个tensorflow模型来用于预测或者迁移学习? 4) 如何使用预训练好的模型(imported pretrained model…

1.Tensorflow的模型到底是什么样的? Tensorflow模型主要包含网络的设计(图)和训练好的各参数的值等.所以,Tensorflow模型有两个主要的文件: a) Meta graph: 这是一个协议缓冲区(protocol buffer),它完整地保存了Tensorflow图:即所有的变量.操作.集合等.此文件以 .meta 为拓展名. b) Checkpoint 文件: 这是一个二进制文件,包含weights.biases.gradients 和其他所有变量的值.此文件以 .ck…

转自 https://www.cnblogs.com/zerotoinfinity/p/10242849.html 一.模型的保存 使用tensorflow训练模型的过程中,需要适时对模型进行保存,以及对保存的模型进行restore,以便后续对模型进行处理.如:测试.部署.拿别的模型进行fine-tune等. 保存模型是整个内容的第一步,操作十分简单,只需要创建一个saver,并在一个Session里完成保存. saver = tf.train.Saver() with tf.Session()…

参考学习博客: # https://www.cnblogs.com/felixwang2/p/9190692.html 一.模型保存 # https://www.cnblogs.com/felixwang2/p/9190692.html # TensorFlow(十三):模型的保存与载入 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # 载入数据集 mnist = input_…

1.模型的保存: import tensorflow as tf v1 = tf.Variable(1.0,dtype=tf.float32) v2 = tf.Variable(2.0,dtype=tf.float32) x = v1 + v2 saver = tf.train.Saver() with tf.Session() as sess: sess.run(tf.global_variables_initializer()) result = sess.run(x) #将模型保存在mod…

1.tensorflow中模型的保存 创建tf.train.saver,使用saver进行保存: saver = tf.train.Saver() saver.save(sess, './trained_variables.ckpt', global_step=1000) 1.1.在保存时需要注意参数在创建时需要传入name参数,读取参数时凭借name属性读取. def weight_variable(shape, name): initial = tf.truncated_normal(sha…

模型的保存与加载一般有三种模式:save/load weights(最干净.最轻量级的方式,只保存网络参数,不保存网络状态),save/load entire model(最简单粗暴的方式,把网络所有的状态都保存起来),saved_model(更通用的方式,以固定模型格式保存,该格式是各种语言通用的) 具体使用方法如下: # 保存模型 model.save_weights('./checkpoints/my_checkpoint') # 加载模型 model = keras.create_mod…

模型文件的保存 tensorflow将模型保持到本地会生成4个文件: meta文件:保存了网络的图结构,包含变量.op.集合等信息 ckpt文件: 二进制文件,保存了网络中所有权重.偏置等变量数值,分为两个文件,一个是.data-00000-of-00001 文件,一个是 .index 文件 checkpoint文件:文本文件,记录了最新保持的5个模型文件列表 tf中模型保存使用 tf.train.Saver类来保存模型.使用方式: 1. 在Session外生成一个模型保存对象 saver =…

save =  tf.train.Saver() 通过save. save() 实现数据的加载 通过save.restore() 实现数据的导出 第一步: 数据的载入 import tensorflow as tf #创建变量 v1 = tf.Variable(tf.random_normal([1, 2], name='v1')) v2 = tf.Variable(tf.random_normal([2, 3], name='v2')) #初始化变量 init_op = tf.global_v…