吴裕雄 python 神经网络——TensorFlow 滑动平均类的保存
import tensorflow as tf v = tf.Variable(0, dtype=tf.float32, name="v")
for variables in tf.global_variables():
print(variables.name) ema = tf.train.ExponentialMovingAverage(0.99)
maintain_averages_op = ema.apply(tf.global_variables())
for variables in tf.global_variables():
print(variables.name)
saver = tf.train.Saver()
with tf.Session() as sess:
init_op = tf.global_variables_initializer()
sess.run(init_op)
sess.run(tf.assign(v, 10))
sess.run(maintain_averages_op)
# 保存的时候会将v:0 v/ExponentialMovingAverage:0这两个变量都存下来。
saver.save(sess, "E:\\Saved_model\\model2.ckpt")
print(sess.run([v, ema.average(v)]))
v = tf.Variable(0, dtype=tf.float32, name="v") # 通过变量重命名将原来变量v的滑动平均值直接赋值给v。
saver = tf.train.Saver({"v/ExponentialMovingAverage": v})
with tf.Session() as sess:
saver.restore(sess, "E:\\Saved_model\\model2.ckpt")
print sess.run(v)
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