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  • tensorflow--保存加载模型

    s=mnist.train.next_batch(batch_size)
    print(xs.shape)
    print(ys.shape)

    # #从集合中取全部变量
    # tf.get_collection()
    # #列表内对应元素相加
    # tf.add_n([])
    # #转换类型
    # tf.cast(x,dtype=)
    # #返回最大值所在的序列好
    # tf.argmax(x,axis)
    # #添加路径
    # import os
    # os.path.join("home","name")
    # #字符串操作split()
    # "./model/momist_model-1001".split("/")[-1].split("-")[-1]

    # #模型保存
    # saver=tf.train.Saver()
    # with tf.Session() as sess:
    # for i in range(steps):
    # if i%轮数==0:
    # saver.save(sess,os.path.join(MODEL,NAME),global=global_step)
    # #加载模型

    # with tf.Session() as sess:
    # ckpt=tf.train.get_checkpoint_state(存储路径)
    # if ckpt andckpt.model_path:
    # saver.restore(sess,ckpt.model_path)


    # #实例化还原滑动pingjun
    # ema=tf.train.ExponentialMovingAverage(滑动平均基础)
    # ema_restore=ema.variable_to_restore()
    # saver=tf.train.Saver(ema_restore)


    # #准确率计算方法
    # correct_prediction=tf.equal(tf.argmax(y,1),tf.argmax(y_,1))
    # accurcy=tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction,tf.float32))

    #保存和加载模型

    Saver=tf.train.Saver()
    #保存模型
    Saver.save(sess,save_path="C:/Users/Administrator/Desktop/mnist_tensorflow/model/save_net.ckpt")
    #加载模型
    saver = tf.train.import_meta_graph('C:/Users/Administrator/Desktop/mnist_tensorflow/model/save_net.ckpt.meta')
    saver.restore(sess, "C:/Users/Administrator/Desktop/mnist_tensorflow/model/save_net.ckpt")
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    Endnote
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    此流不支持查找操作
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    C# 实现WebSocket服务端实例
    WebSocket 协议初探
    WebSocket技术
    WebSocket的使用
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/shuimuqingyang/p/11022644.html
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