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  • 131、TensorFlow保存模型

    # tf.train.Saver类提供了保存和恢复模型的方法
    # tf.train.Saver的构造函数 提供了save和恢复的参数选项
    # Saver对象提供了方法来运行这些计算节点,制定了写和读的路径
    # Saver会恢复所有在你模型当中已经定义的变量
    # 如果你加载一个模型没有通知如果构建该模型的计算图
    # TensorFlow 在二进制检查点文件中保存变量, 粗略地说, 将变量名映射到张量值
    # Saving variable
    # 创建一个Saver使用tf.train.Saver()来管理所有的变量在模型中
    # 列如下面的代码块解释了如何调用tf.train.Saver.save方法来保存变量到checkpoint文件中
    import tensorflow as tf
    # Create some variables
    v1 = tf.get_variable("v1", shape=[3], initializer=tf.zeros_initializer)
    v2 = tf.get_variable("v2", shape=[5], initializer=tf.zeros_initializer)
    inc_v1 = v1.assign(v1 + 1)
    dec_v2 = v2.assign(v2 - 1)
    # Add an op to initialize the variables
    init_op = tf.global_variables_initializer()
    # Add ops to save and restore all the variables
    saver = tf.train.Saver()
    # Later,launch the model,initialize the variables,
    # do some work, and save the variables to disk
    with tf.Session() as sess:
        sess.run(init_op)
        # Do some work with the model
        inc_v1.op.run()
        dec_v2.op.run()
        # Save the variables to disk
        save_path = saver.save(sess, "tmp/model.ckpt")
        print("Model saved in path : %s " % save_path)

    保存的结果如下:

    2018-02-17 11:21:22.621424: I C:	f_jenkinsworkspace
    el-winMwindowsPY35	ensorflowcoreplatformcpu_feature_guard.cc:137] Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX AVX2
    Model saved in path : tmp/model.ckpt 
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/weizhen/p/8451508.html
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