我们经常在训练完一个模型之后希望保存训练的结果,这些结果指的是模型的参数,以便下次迭代的训练或者用作测试.Tensorflow针对这一需求提供了Saver类. Saver类提供了向checkpoints文件保存和从checkpoints文件中恢复变量的相关方法.Checkpoints文件是一个二进制文件,它把变量名映射到对应的tensor值 . 只要提供一个计数器,当计数器触发时,Saver类可以自动的生成checkpoint文件.这让我们可以在训练过程中保存多个中间结果.例如,我们可以保存每一…

解决tensorflow 的 Saver.restore()无法从本地读取变量的问题 最近做tensorflow 手写数字识别的时候遇到了一个问题,Saver的restore()方法无法从本地恢复变量,导致了每次都会重新训练. 原来代码 saver = tf.train.Saver(max_to_keep=5) epoch = tf.Variable(0, name='epoch', trainable=False) sess = tf.Session() sess.run(tf.global_…

  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…

先说点题外话:在用anaconda安装很多次tensorflow失败之后,我放弃了,如果你遇到这样的问题:Traceback (most recent call last)-如果不是因为pip版本,就放弃吧.并不是真的放弃,暂时解决不了先放,等了解的多一些,或许问题就解决了.我查的结果是可能和protobuf 版本,参见tensorflow中文网,但是我尝试解决依然失败.我想我应当换种方法. 安装tensorflow最简单的方法: tensorflow有CPU和GPU两个版本, 后者支持使用GP…

摘要:本文主要对tf的一些常用概念与方法进行描述. tf函数 TensorFlow 将图形定义转换成分布式执行的操作, 以充分利用可用的计算资源(如 CPU 或 GPU.一般你不需要显式指定使用 CPU 还是 GPU, TensorFlow 能自动检测.如果检测到 GPU, TensorFlow 会尽可能地利用找到的第一个 GPU 来执行操作. 并行计算能让代价大的算法计算加速执行,TensorFlow也在实现上对复杂操作进行了有效的改进.大部分核相关的操作都是设备相关的实现,比如GPU.下面是…

------------------------------------------- 转载请注明: 来自博客园 xiuyuxuanchen 地址:http://www.cnblogs.com/greentomlee/ ------------------------------------------- Varibale 使用方法 实例: 实例讲解: 首先: #!/usr/bin/env python 这句话是指定python的运行环境,这种指定方式有两种,一种是指定python的路径---#…

一.基础正则化函数 tf.contrib.layers.l1_regularizer(scale, scope=None) 返回一个用来执行L1正则化的函数,函数的签名是func(weights). 参数: scale: 正则项的系数. scope: 可选的scope name tf.contrib.layers.l2_regularizer(scale, scope=None) 先看看tf.contrib.layers.l2_regularizer(weight_decay)都执行了什么: i…

1.共享变量用途 在构建模型时,需要使用tf.Variable来创建一个变量(也可以理解成节点).当两个模型一起训练时,一个模型需要使用其他模型创建的变量,比如,对抗网络中的生成器和判别器.如果使用tf.Variable,将会生成一个新的变量,而我们需要使用原来的那个变量.这时就是通过引入get_Variable方法,实现共享变量来解决这个问题.这种方法可以使用多套网络模型来训练一套权重. 2.使用get_Variable获取变量 get_Variable一般会配合Variable_scope一…

在Tensorflow中,有两种保存模型的方法:一种是Checkpoint,另一种是Protobuf,也就是PB格式: 一． Checkpoint方法: 1．保存时使用方法: tf.train.Saver() 生成四个文件: checkpoint                 检查点文件 model.ckpt.data-xxx 参数值 model.ckpt.index 各个参数 model.ckpt.meta 图的结构 2．恢复时使用方法: saver.restore() :模型文件依赖Ten…

import tensorflow as tf v1 = tf.Variable(tf.random_normal([1], stddev=1, seed=1)) v2 = tf.Variable(tf.random_normal([1], stddev=1, seed=1)) result = v1 + v2 init_op = tf.global_variables_initializer() saver = tf.train.Saver() with tf.Session() as ses…