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TensorFlow修炼手册(2)——模型的保存和恢复

TensorFlow中,利用TensorFlow训练好了模型之后,我们需要保存模型参数,然后加入到产品当中,这样,当有新的数据来了之后,算法不用重新训练,而是利用训练好的模型的参数,这样,即使是浏览器也可以写JavaScript跑深度学习的应用了。总的来说,我们需要创建tf.train.Saver对象的实例来调用saverestore两个方法分别来保存和恢复模型。通过学习总结如下

模型的保存

调用tf.train.Saver() 创建一个Saver 来管理模型参数,代码如下

上面的代码来自官方文档,看起来很复杂,其实saver调用了save方法然后指定session以及路径就行了。

模型的恢复

模型的恢复调用restore方法,代码如下

上面的代码来自官方文档,但是我运行之后发现,其实在路径下并没有model.ckpt这个文件,反而有这些文件

要恢复模型参数,可以这么做

参考资料

goingmyway

我是一只野生程序猿,我关注机器学习,神经网络,深度学习,增强学习,人工智能,Python,C/C++,Linux

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