我们通常采用tensorflow来训练,训练完之后应当保存模型,即保存模型的记忆(权重和偏置),这样就可以来进行人脸识别或语音识别了。
1.模型的保存
# 声明两个变量 v1 = tf.Variable(tf.random_normal([1, 2]), name="v1") v2 = tf.Variable(tf.random_normal([2, 3]), name="v2") init_op = tf.global_variables_initializer() # 初始化全部变量 saver = tf.train.Saver() # 声明tf.train.Saver类用于保存模型 with tf.Session() as sess: sess.run(init_op) print("v1:", sess.run(v1)) # 打印v1、v2的值一会读取之后对比 print("v2:", sess.run(v2)) #定义保存路径,一定要是绝对路径,且用‘/ '分隔父目录与子目录 saver_path = saver.save(sess, "C:/Users/Administrator/Desktop/tt/model.ckpt") # 将模型保存到save/model.ckpt文件 print("Model saved in file:", saver_path)
2.模型的读取
直接读取模型时,可能会报错,我是用Spyder编译的,可以把Spyder关掉,再重新打开,就可以读取数据了。原因可能是:在模型保存时将变量初始化了。
import tensorflow as tf # 使用和保存模型代码中一样的方式来声明变量 v1 = tf.Variable(tf.random_normal([1, 2]), name="v1") v2 = tf.Variable(tf.random_normal([2, 3]), name="v2") saver = tf.train.Saver() # 声明tf.train.Saver类用于保存模型 with tf.Session() as sess: saver.restore(sess, "C:/Users/Administrator/Desktop/tt/model.ckpt") # 即将固化到硬盘中的Session从保存路径再读取出来 print("v1:", sess.run(v1)) # 打印v1、v2的值和之前的进行对比 print("v2:", sess.run(v2)) print("Model Restored")
以上这篇对tensorflow 的模型保存和调用实例讲解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。
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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
更新日志
2024年09月28日
2024年09月28日
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