tensorflow 保存变量,

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代码: #!usr/bin/env python# coding:utf-8"""这个代码的作用是通过 tensorflow 来计算 y = 0.3x + 0.1 的线性方程通过随机数,, 然后传递值到训练模型中开始计算并在运行结束后, 将变量保存起来, 在下次运行的时候直接读取."""import tensorflow as tfimport numpy as npimport os# 建立方程组:# 使用 np 获取一个 1---1…

转载：tensorflow保存训练后的模型

训练完一个模型后,为了以后重复使用,通常我们需要对模型的结果进行保存.如果用Tensorflow去实现神经网络,所要保存的就是神经网络中的各项权重值.建议可以使用Saver类保存和加载模型的结果. 1.使用tf.train.Saver.save()方法保存模型 tf.train.Saver.save(sess, save_path, global_step=None, latest_filename=None, meta_graph_suffix='meta', write_meta_graph…

131、TensorFlow保存模型

# tf.train.Saver类提供了保存和恢复模型的方法 # tf.train.Saver的构造函数提供了save和恢复的参数选项 # Saver对象提供了方法来运行这些计算节点,制定了写和读的路径 # Saver会恢复所有在你模型当中已经定义的变量 # 如果你加载一个模型没有通知如果构建该模型的计算图 # TensorFlow 在二进制检查点文件中保存变量, 粗略地说, 将变量名映射到张量值 # Saving variable # 创建一个Saver使用tf.train.Saver()来…

TensorFlow保存、加载模型参数 | 原理描述及踩坑经验总结

写在前面我之前使用的LSTM计算单元是根据其前向传播的计算公式手动实现的,这两天想要和TensorFlow自带的tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell()比较一下,看看哪个训练速度快一些.在使用tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell()进行建模的时候,遇到了模型保存.加载的问题. 查找了一些博主的经验,再加上自己摸索,在这里做个笔记,总结经验.其中关键要素有以下3点: 1.需要保存哪些变量(tensor),就要给哪些变量取名字(即name='XXXXX').…

Tensorflow保存神经网络参数有妙招：Saver和Restore

摘要:这篇文章将讲解TensorFlow如何保存变量和神经网络参数,通过Saver保存神经网络,再通过Restore调用训练好的神经网络. 本文分享自华为云社区<[Python人工智能] 十一.Tensorflow如何保存神经网络参数丨[百变AI秀]>,作者: eastmount. 一.保存变量通过tf.Variable()定义权重和偏置变量,然后调用tf.train.Saver()存储变量,将数据保存至本地"my_net/save_net.ckpt"文件中. # -*…

TF：Tensorflow定义变量+常量,实现输出计数功能—Jason niu

#TF:Tensorflow定义变量+常量,实现输出计数功能 import tensorflow as tf state = tf.Variable(0, name='Parameter_name_counter') #print(state.name) one = tf.constant(1) new_value = tf.add(state, one) update = tf.assign(state, new_value) init = tf.global_variables_initia…