保存和恢复模型(Save and restore models) 官网示例:https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/save_and_restore_models 在训练期间保存检查点 在训练期间或训练结束时自动保存检查点.权重存储在检查点格式的文件集合中,这些文件仅包含经过训练的权重(采用二进制格式).可以使用经过训练的模型,而无需重新训练该模型,或从上次暂停的地方继续训练,以防训练过程中断 检查点回调用法:创建检查点回调,训练模型并将ModelC…

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,…

学习过程是Tensorflow 实战google深度学习框架一书的第六章的迁移学习环节. 具体见我提出的问题:https://www.tensorflowers.cn/t/5314 参考https://blog.csdn.net/zhuiqiuk/article/details/53376283后,对代码进行了修改. 问题的跟踪情况记录: 1 首先是保存模型: import tensorflow as tf from tensorflow.python.framework import grap…

基本分类 基本分类(Basic classification):https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/basic_classification Fashion MNIST数据集 经典 MNIST 数据集(常用作计算机视觉机器学习程序的“Hello, World”入门数据集)的简易替换 包含训练数据60000个,测试数据10000个,每个图片是28x28像素的灰度图像,涵盖10个类别 https://keras.io/datasets/#fashio…

基本回归 回归(Regression):https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/basic_regression 主要步骤:数据部分 获取数据(Get the data) 清洗数据(Clean the data) 划分训练集和测试集(Split the data into train and test) 检查数据(Inspect the data) 分离标签(Split features from labels) 规范化数据(Normalize th…

影评文本分类 文本分类(Text classification):https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/basic_text_classification主要步骤: 1.加载IMDB数据集 2.探索数据:了解数据格式.将整数转换为字词 3.准备数据 4.构建模型:隐藏单元.损失函数和优化器 5.创建验证集 6.训练模型 7.评估模型 8.可视化:创建准确率和损失随时间变化的图 IMDB数据集 包含来自互联网电影数据库的50000条影评文本 http…

过拟合与欠拟合(Overfitting and underfitting) 官网示例:https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/overfit_and_underfit主要步骤: 演示过拟合 - 创建基准模型 - 创建一个更小的模型 - 创建一个更大的模型 - 绘制训练损失和验证损失函数 策略 - 添加权重正则化 - 添加丢弃层 一些知识点 过拟合 在训练集上可以实现很高的准确率,但无法很好地泛化到测试数据(或之前未见过的数据).可能导致欠拟合的原因:…

TensorFlow 更新频率实在太快,从 1.0 版本正式发布后,很多 API 接口就发生了改变.今天用 TF 训练了一个 CNN 模型,结果在保存模型的时候居然遇到各种问题.Google 搜出来的答案也是莫衷一是,有些回答对 1.0 版本的已经不适用了.后来实在没办法,就翻了墙去官网看了下,结果分分钟就搞定了-囧-. 这篇文章内容不多,主要讲讲 TF v1.0 版本中保存和读取模型的最简单用法,其实就是对官网教程的简要翻译摘抄. 保存和恢复 在 TensorFlow 中,保存和恢复模型最简单…

官方中文文档的网址先贴出来:https://tensorflow.google.cn/programmers_guide/saved_model tf.train.Saver 类别提供了保存和恢复模型的方法.tf.train.Saver 构造函数针对图中所有变量或指定列表的变量将 save 和 restore op 添加到图中.Saver 对象提供了运行这些 op 的方法,指定了写入或读取检查点文件的路径. TensorFlow 将变量保存在二进制检查点文件中,简略而言,这类文件将变量名称映射到…

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…