tensorflow中模型儲存:tf.train.Saver.save,tf.train.train.Saver.restore
在模型的儲存中我遇到過一次坑:先留一下懸念,我們先說一下怎樣 儲存模型和怎樣匯入模型:
模型的儲存;程式碼如下:
首先需要申明一個Saver物件:
saver = tf.train.Saver
with tf.Session as sess:
saver.save(sess,'save_path')
這裡save_path 就很容易出現:Parent dictionary is not exiting ; 大致意思是這樣的;
這裡很多種方法解決,
1:save_path 弄成:./path/filename.ckpt的形式,但是我的不成功,
2:第二種就是通過匯入os 模組解決:程式碼如下:
cwd = os.getcwd() #獲取當前檔案的系統路徑
save_path = './save_model/filename.ckpt'
os.path.join(cwd +save_path)
好了我們再來說說模型的取得,
saver.restore(sess,'saver_path') #saver_path 包含 檔名稱;
相關推薦
tensorflow中模型儲存:tf.train.Saver.save,tf.train.train.Saver.restore
在模型的儲存中我遇到過一次坑:先留一下懸念,我們先說一下怎樣 儲存模型和怎樣匯入模型:模型的儲存;程式碼如下:首先需要申明一個Saver物件:saver = tf.train.Saverwith tf.Session as sess: saver.save(sess,'
機器學習實戰系列:sklearn 中模型儲存的兩種方法
一、 sklearn中提供了高效的模型持久化模組joblib,將模型儲存至硬碟。 from sklearn.externals import joblib #lr是一個LogisticRegression模型 joblib.dump(lr, 'lr.model') lr =
tensorflow中模型資料的儲存與讀取
使用tensorflow過程中,訓練結束後我們需要用到模型檔案。有時候,我們可能也需要用到別人訓練好的模型,並在這個基礎上再次訓練。這時候我們需要掌握如何操作這些模型資料。看完本文,相信你一定會有收穫! 1 Tensorflow模型檔案 我們在checkpoint_dir
sklearn 中模型儲存的兩種方法
一、 sklearn中提供了高效的模型持久化模組joblib,將模型儲存至硬碟。 from sklearn.externals import joblib #lr是一個LogisticRegression模型 joblib.dump(lr, 'lr.model') lr = joblib.load('
tensorflow中設定儲存checkpoint的最大數量
tensorflow中設定儲存checkpoint的最大數量 1、例如: # Set up a RunConfig to only save checkpoints once per training cycle. run_config = tf.estimator.RunC
【tensorflow】模型儲存和恢復
tensorflow中,模型的儲存和恢復使用tf.train.Saver類,模型儲存使用該類的 save 方法。模型恢復使用restore 方法。 模型儲存 模型儲存使用tf.train.Saver.save()方法。以saver.save(se
TensorFlow學習筆記(六) tensorflow 中的儲存訓練的引數以及載入引數檢測test集
如何儲存訓練好的引數以前面練習的一個小例子,來儲存訓練好的引數:import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data from tensorflow import
tensorflow中讀取模型中儲存的值, tf.train.NewCheckpointReader
使用tf.trian.NewCheckpointReader(model_dir) 一個標準的模型檔案有一下檔案, model_dir就是MyModel(沒有後綴) checkpoint Model.meta Model.data-00000-of-00001 Model.index
tensorflow中讀取模型中儲存的值, tf.train.NewCheckpointReader
使用tf.trian.NewCheckpointReader(model_dir) 一個標準的模型檔案有一下檔案, model_dir就是MyModel(沒有後綴) checkpoint Model.meta Model.data-00000-of-00001
tensorflow學習(4):儲存模型Saver.save()的引數命名機制以及restore並建立手寫字型識別引擎
前言 上一章中我們講到如何訓練一個網路,點選檢視部落格,這章我們來講tensorflow在儲存網路的時候是怎麼給不同的引數命名的,以及怎麼將儲存的引數重新restore到重構的網路結構中的。最後利用重構的網路去預測一張包含數字(0-9)的圖片(任意畫素)。
tensorflow 1.0 學習:模型的儲存與恢復(Saver)
儲存模型: import tensorflow as tf #Prepare to feed input, i.e. feed_dict and placeholders w1 = tf.placeholder("float", name="w1") w2
tensorflow 1.0 學習:模型的保存與恢復(Saver)
clas truncated 中間變量 lac tdd mini b- oat utf-8 將訓練好的模型參數保存起來,以便以後進行驗證或測試,這是我們經常要做的事情。tf裏面提供模型保存的是tf.train.Saver()模塊。 模型保存,先要創建一個Saver對象:如
TensorFlow 中的 tf.train.exponential_decay() 指數衰減法
exponential_decay(learning_rate, global_step, decay_steps, decay_rate, staircase=False, name=None) 使用方式為 tf.train.exponential_decay( ) 在 Tenso
tensorflow中的tf.train.batch詳解
官方文件連結:https://tensorflow.google.cn/versions/r1.8/api_docs/python/tf/train/batch tf.train.batch( tensors, batch_size, num_threads=1,
Tensorflow之模型引數的Saver儲存讀取
一、Saver儲存 import tensorflow as tf import numpy as np #定義W和b W = tf.Variable([[1,2,3],[3,5,6]],dtype = tf.float32,name = 'weight') b = tf.Variable([
tensorflow中協調器 tf.train.Coordinator 和入隊執行緒啟動器 tf.train.start_queue_runners
TensorFlow的Session物件是支援多執行緒的,可以在同一個會話(Session)中建立多個執行緒,並行執行。在Session中的所有執行緒都必須能被同步終止,異常必須能被正確捕獲並報告,會話終止的時候, 佇列必須能被正確地關閉。TensorFlow提供了兩個類來實
《TensorFlow:實戰Google深度學習框架》——5.4 模型持久化(模型儲存、模型載入)
目錄 1、持久化程式碼實現 2、載入儲存的TensorFlow模型 3、載入部分變數 4、載入變數時重新命名 1、持久化程式碼實現 TensorFlow提供了一個非常簡單的API來儲存和還原一個神經網路模型。這個API就是tf.train.Saver類。一下程式碼給出了儲
tensorflow學習系列六:mnist從訓練儲存模型再到載入模型測試
通過前面幾個系列的學習對tensorflow有了一個漸漸親切的感覺,本文主要是從tensorflow模型訓練與驗證的模型進行實踐一遍,以至於我們能夠通過tensorflow的訓練有一個整體的概念。下面主要是從訓練到儲存模型,然後載入模型進行預測。# -*- codin
在tensorflow中儲存模型引數
想要儲存訓練之後得到的神經網路引數,一般有兩種辦法。 第一種,可以將tensor物件轉換為numpy陣列進行儲存。 即, numpy.savetxt('weight.txt', weight.ev
在TensorFlow中對比兩大生成模型:VAE與GAN(附測試程式碼)
def GAN_loss_with_labels(true_logit, fake_logit): """ Args: true_logit : Given data from true distribution,