1.保存 将训练好的模型参数保存起来,以便以后进行验证或测试.tf里面提供模型保存的是tf.train.Saver()模块. 模型保存,先要创建一个Saver对象:如 saver=tf.train.Saver() 在创建这个Saver对象的时候,有一个参数经常会用到,max_to_keep 参数,这个是用来设置保存模型的个数,默认为5,即 max_to_keep=5,保存最近的5个模型.如果想每训练一代(epoch)就想保存一次模型,则可以将 max_to_keep设置为None或者0,但是这样…

将训练好的模型参数保存起来,以便以后进行验证或测试.tf里面提供模型保存的是tf.train.Saver()模块. 模型保存,先要创建一个Saver对象:如 saver=tf.train.Saver() 在创建这个Saver对象的时候,有一个参数我们经常会用到,就是 max_to_keep 参数,这个是用来设置保存模型的个数,默认为5,即 max_to_keep=5,保存最近的5个模型.如果你想每训练一代(epoch)就想保存一次模型,则可以将 max_to_keep设置为None或者0,如:…

模型保存,先要创建一个Saver对象:saver=tf.train.Saver(), max_to_keep 是用来设置保存模型的个数,默认为5,即保存最近的五个模型,saver=tf.train.Saver(max_to_keep=0) 如果你只想保存最后一代的模型,则只需要将max_to_keep设置为1:saver=tf.train.Saver(max_to_keep=1) 创建完saver对象后,就可以保存训练好的模型了:saver.save(sess,'ckpt/mnist.ckpt'…

将训练好的模型参数保存起来,以便以后进行验证或测试,这是我们经常要做的事情.tf里面提供模型保存的是tf.train.Saver()模块. 模型保存,先要创建一个Saver对象:如 saver=tf.train.Saver() 在创建这个Saver对象的时候,有一个参数我们经常会用到,就是 max_to_keep 参数,这个是用来设置保存模型的个数,默认为5,即 max_to_keep=5,保存最近的5个模型.如果你想每训练一代(epoch)就想保存一次模型,则可以将 max_to_keep设置…

翻译自:http://cv-tricks.com/tensorflow-tutorial/save-restore-tensorflow-models-quick-complete-tutorial/ 在这篇tensorflow教程中,我会解释: 1) Tensorflow的模型(model)长什么样子? 2) 如何保存tensorflow的模型? 3) 如何恢复一个tensorflow模型来用于预测或者迁移学习? 4) 如何使用预训练好的模型(imported pretrained model…

在我们使用TensorFlow的时候,有时候需要训练一个比较复杂的网络,比如后面的AlexNet,ResNet,GoogleNet等等,由于训练这些网络花费的时间比较长,因此我们需要保存模型的参数. 编程基础案例中主要讲解模型的保存和恢复,以及使用几个案例使我们更好的理解这一块内容. 一 保存和载入模型 1.保存模型 首先需要建立一个saver,然后在session中通过saver的save即可将模型保存起来,代码如下: ''' 1.保存模型 ''' ''' 这里是各种构建模型graph的操作,…

该文章转自https://blog.csdn.net/sinat_34474705/article/details/78995196 我在进行图像识别使用ckpt文件预测的时候,这个文章给我提供了极大的帮助,因此我决定把它记录下来. 原文链接A quick complete tutorial to save and restore Tensorflow models–by ANKIT SACHAN (英文水平有限,有翻译不当的地方请见谅) 在本教程中,我将介绍: - tensorflow模型是什…

1.tensorflow中模型的保存 创建tf.train.saver,使用saver进行保存: saver = tf.train.Saver() saver.save(sess, './trained_variables.ckpt', global_step=1000) 1.1.在保存时需要注意参数在创建时需要传入name参数,读取参数时凭借name属性读取. def weight_variable(shape, name): initial = tf.truncated_normal(sha…

模型保存与恢复.自定义命令行参数. 在我们训练或者测试过程中,总会遇到需要保存训练完成的模型,然后从中恢复继续我们的测试或者其它使用.模型的保存和恢复也是通过tf.train.Saver类去实现,它主要通过将Saver类添加OPS保存和恢复变量到checkpoint.它还提供了运行这些操作的便利方法. tf.train.Saver(var_list=None, reshape=False, sharded=False, max_to_keep=5, keep_checkpoint_every_n…

简介 tf.train.Saver 类提供了保存和恢复模型的方法.通过 tf.saved_model.simple_save 函数可以轻松地保存适合投入使用的模型.Estimator会自动保存和恢复 model_dir 中的变量. 保存和恢复变量 TensorFlow变量是表示由程序操作的共享持久状态的最佳方法.tf.train.Saver 构造函数会针对图中的所有变量或指定列表的变量将 save 和 restore 操作添加到图中.Saver对象提供了运行这些操作的方法,并指定写入或读取检查点…