目前不是很懂..但主要意思是tf可以把一开始定义的参数,包括Weights和Biases保存到本地,然后再定义一个变量框架去加载(restore)这个参数,作为变量本身的参数进行后续的训练,具体如下: import numpy as np #Save to file W = tf.Variable([[1,2,3],[3,4,5]],dtype=tf.float32,name='weights') b = tf.Variable([[1,2,3]],dtype=tf.float32,name='…

TensorFlow 更新频率实在太快,从 1.0 版本正式发布后,很多 API 接口就发生了改变.今天用 TF 训练了一个 CNN 模型,结果在保存模型的时候居然遇到各种问题.Google 搜出来的答案也是莫衷一是,有些回答对 1.0 版本的已经不适用了.后来实在没办法,就翻了墙去官网看了下,结果分分钟就搞定了-囧-. 这篇文章内容不多,主要讲讲 TF v1.0 版本中保存和读取模型的最简单用法,其实就是对官网教程的简要翻译摘抄. 保存和恢复 在 TensorFlow 中,保存和恢复模型最简单…

#保存数据注意他只能保存变量,不能保存神经网络的框架.#保存数据的作用:保存权重有利于下一次的训练,或者可以用这个数据进行识别#np.arange():arange函数用于创建等差数组,使用频率非常高import tensorflow as tf#注意:在保存变量的时候,一定要写出他的类型即dtypeWeights = tf.Variable([[1,2,3],[3,4,5]],dtype=tf.float32,name="Weights")baises = tf.Variable([…

TensorFlow提供了一个用于保存模型的工具以及一个可视化方案 这里使用的TensorFlow为1.3.0版本 一.保存模型数据 模型数据以文件的形式保存到本地: 使用神经网络模型进行大数据量和复杂模型训练时,训练时间可能会持续增加,此时为避免训练过程出现不可逆的影响,并验证训练效果,可以考虑分段进行,将训练数据模型保存,然后在继续训练时重新读取: 此外,模型训练完毕,获取一个性能良好的模型后,可以保存以备重复利用: 模型保存形式如下: 保存模型数据的基本方法: save_dir = 'mo…

#coding:utf-8 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data',one_hot=True) #每个批次的大小 batch_size = 100 n_batch = mnist.train._num_examples // batch_size def weight_varia…

Savertensorflow 中的 Saver 对象是用于 参数保存和恢复的.如何使用呢? 这里介绍了一些基本的用法. 官网中给出了这么一个例子: v1 = tf.Variable(..., name='v1')v2 = tf.Variable(..., name='v2') # Pass the variables as a dict:saver = tf.train.Saver({'v1': v1, 'v2': v2}) # Or pass them as a list.saver = t…

tensorflow 框架下的Saver 功能,用以保存和读取运算数据 Saver 保存数据 代码 import tensorflow as tf # Save to file #remember to define the same dtype and shape when restore W = tf.Variable([[1,2,3],[3,4,5]], dtype=tf.float32, name='weights') b = tf.Variable([[1,2,3]], dtype=t…

紧接上篇Tensorflow学习教程------tfrecords数据格式生成与读取,本篇将数据读取.建立网络以及模型训练整理成一个小样例,完整代码如下. #coding:utf-8 import tensorflow as tf import os def read_and_decode(filename): #根据文件名生成一个队列 filename_queue = tf.train.string_input_producer([filename]) reader = tf.TFRecord…

import tensorflow as tf from tensorflow.python import pywrap_tensorflow import os checkpoint_path = '/home/lyy/titan3/gitclone/Unet-Tensorflow/model_output_20180619091248/checkpoint/model-9870' #通过saver保存的那个模型 reader = pywrap_tensorflow.NewCheckpoint…

  TensorFlow Saver 保存最佳模型 tf.train.Saver Save Best Model Checkmate is designed to be a simple drop-in solution for a very common Tensorflow use-case: keeping track of the best model checkpoints during training. The BestCheckpointSaver is a wrapper ar…