模型的保存 tf.train.Saver(var_list=None,max_to_keep=5) •var_list:指定将要保存和还原的变量.它可以作为一个 dict或一个列表传递. •max_to_keep:指示要保留的最近检查点文件的最大数量. 创建新文件时,会删除较旧的文件.如果无或0,则保留所有 检查点文件.默认为5(即保留最新的5个检查点文件.) saver = tf.train.Saver() saver.save(sess, "") 模型的恢复 恢复模型的方法是res…

CKPT->pb Demo 解析 tensor name 和 node name 的区别 Pb 的恢复 CKPT->pb tensorflow的模型保存有两种形式: 1. ckpt:可以恢复图和变量,继续做训练 2. pb : 将图序列化,变量成为固定的值,,只可以做inference:不能继续训练 Demo def freeze_graph(input_checkpoint,output_graph): ''' :param input_checkpoint: :param output_g…

一.模型的保存:tf.train.Saver类中的save TensorFlow提供了一个一个API来保存和还原一个模型,即tf.train.Saver类.以下代码为保存TensorFlow计算图的方法: 二.模型的读取:tf.train.Saver类中的restore 注意:需要重新定义的变量大小和保存的模型变量大小需相同 通过以上方式保存和加载了TensorFlow计算图上定义的全部变量.但有时候只需要保存和加载部分变量, 比如:之前训练好了一个五层的神经网络模型,现想尝试一个六层的神经网络…

一.TensorFlow的模型保存和加载,使我们在训练和使用时的一种常用方式.我们把训练好的模型通过二次加载训练,或者独立加载模型训练.这基本上都是比较常用的方式. 二.模型的保存与加载类型有2种 1)需要重新建立图谱,来实现模型的加载 2)独家加载模型 模型的保存与训练加载: tf.train.Saver(<var_list>,<max_to_keep>) var_list: 指定要保存和还原的变量,作为一个dict或者list传递 max_to_keep: 指示要保留的最大检查…

前面的两篇博文 第一篇:简单的模型保存和加载,会包含所有的信息:神经网络的op,node,args等; 第二篇:选择性的进行模型参数的保存与加载. 本篇介绍,只保存和加载神经网络的计算图,即前向传播的过程. #!/usr/bin/env python3 #-*- coding:utf-8 -*- ############################ #File Name: save_restore.py #Brief: #Author: frank #Mail: frank0903@aliy…

上一遍博文提到 有些场景下,可能只需要保存或加载部分变量,并不是所有隐藏层的参数都需要重新训练. 在实例化tf.train.Saver对象时,可以提供一个列表或字典来指定需要保存或加载的变量. #!/usr/bin/env python3 #-*- coding:utf-8 -*- ############################ #File Name: restore.py #Brief: #Author: frank #Mail: frank0903@aliyun.com #Crea…

怎样让通过训练的神经网络模型得以复用? 本文先介绍简单的模型保存与加载的方法,后续文章再慢慢深入解读. #!/usr/bin/env python3 #-*- coding:utf-8 -*- ############################ #File Name: saver.py #Brief: #Author: frank #Mail: frank0903@aliyun.com #Created Time:2018-06-22 22:12:52 ##################…

在使用tf来训练模型的时候,难免会出现中断的情况.这时候自然就希望能够将辛辛苦苦得到的中间参数保留下来,不然下次又要重新开始. 保存模型的方法: #之前是各种构建模型graph的操作(矩阵相乘,sigmoid操作等...) saver=tf.train.Saver()#生成saver with tf.Session() as sess: sess.run(tf.global_variables_initializer())#先对模型进行初始化 #然后将数据丢入模型进行训练blabla #训练完之…

TensorFlow提供了一个用于保存模型的工具以及一个可视化方案 这里使用的TensorFlow为1.3.0版本 一.保存模型数据 模型数据以文件的形式保存到本地: 使用神经网络模型进行大数据量和复杂模型训练时,训练时间可能会持续增加,此时为避免训练过程出现不可逆的影响,并验证训练效果,可以考虑分段进行,将训练数据模型保存,然后在继续训练时重新读取: 此外,模型训练完毕,获取一个性能良好的模型后,可以保存以备重复利用: 模型保存形式如下: 保存模型数据的基本方法: save_dir = 'mo…

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…