华山资源网

TensorFlow Saver:保存和读取模型参数.ckpt实例
脚本专栏 2024/11/18 佚名
3 1

在使用TensorFlow的过程中，保存模型参数变量是很重要的一个环节，既可以保证训练过程信息不丢失，也可以帮助我们在需要快速恢复或使用一个模型的时候，利用之前保存好的参数之间导入，可以节省大量的训练时间。本文通过最简单的例程教大家如何保存和读取.ckpt文件。

一、保存到文件

首先是导入必要的东西：

import tensorflow as tf
import numpy as np

随便写几个变量：

# Save to file
# remember to define the same dtype and shape when restore
W = tf.Variable([[1,2,3],[3,4,5]], dtype=tf.float32, name='weights')
b = tf.Variable([[1,2,3]], dtype=tf.float32, name='biases')
 
init= tf.initialize_all_variables()

定义一个saver，来存储我们的各种变量：

saver = tf.train.Saver()

保存的文件用.ckpt后缀：

with tf.Session() as sess:
  sess.run(init)
  save_path = saver.save(sess, "my_net/save_net.ckpt")
  print("Save to path: ", save_path)

上面我们就完成了保存操作。

接下来我们要把之前保存过的变量取出来。

二、取出之前保存的变量

这里要注意，取出时要先开辟一个容器来装，shape和type要和我们之前保存的.ckpt一样。

# restore variables
# redefine the same shape and same type for your variables
W = tf.Variable(np.arange(6).reshape((2, 3)), dtype=tf.float32, name="weights")
b = tf.Variable(np.arange(3).reshape((1, 3)), dtype=tf.float32, name="biases")

restore时，不需要进行init= tf.initialize_all_variables()操作。

利用saver提取文件：

saver = tf.train.Saver()
with tf.Session() as sess:
  saver.restore(sess, "my_net/save_net.ckpt")
  print("weights:", sess.run(W))
  print("biases:", sess.run(b))

结果：

TensorFlow Saver:保存和读取模型参数.ckpt实例

以上这篇TensorFlow Saver:保存和读取模型参数.ckpt实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。

华山资源网 Design By www.eoogi.com
广告合作：本站广告合作请联系QQ：858582 申请时备注：广告合作（否则不回）
免责声明：本站资源来自互联网收集,仅供用于学习和交流,请遵循相关法律法规,本站一切资源不代表本站立场,如有侵权、后门、不妥请联系本站删除！
华山资源网 Design By www.eoogi.com
www.eoogi.com 华山资源网
120,135影音资源
344,641技术资源
22,817软件资源
435,032站长资源

更新日志

友情链接

杰晶网络 DDR爱好者之家 桃源资源网 杰网资源 富贵资源网 南强小屋 铁雪资源网 幽灵资源网 万梅资源网 狼山资源网 白云岛资源网 昆仑资源网 相思资源网 明霞山资源网 内蒙古资源网 黑松山资源网 茶园资源网 饿虎岗资源网 大旗谷资源网 常春岛资源网 岱庙资源网 兴国资源网 快活林资源网 蝙蝠岛资源网 帝王谷资源网 白云城资源网 伏龙阁资源网 清风细雨楼 天枫庄资源网 圆月山庄资源网 无争山庄资源网 神水资源网 移花宫资源网 神剑山庄资源网 无为清净楼资源网 金钱帮资源网 丐帮资源网 华山资源网 极乐门资源网 小李飞刀资源网 凤求凰客栈 风云阁资源网 金狮镖局 鸳鸯亭资源网 千金楼资源网 更多链接
华山资源网 Design By www.eoogi.com