python 如何从保存的文件中恢复模型

Posted 2021-05-09

import tensorflow as tf

sess= tf.Session()
# 拿到checkpoint的地址
ckpt = tf.train.get_checkpoint_state("save")
print(ckpt)
# 加载模型的计算图
# 没错，.meta文件保存的就是计算图，但是没有参数
# 否则，你就要写代码重新建一个和原来保存的模型一样计算图
saver = tf.train.import_meta_graph('my_test_model-1000.meta')
# 没错不用指定恢复的文件，把地址给`restore`函数
saver.restore(sess, ckpt.model_checkpoint_path)

graph = tf.get_default_graph()

# 通过tensor那么在图中找到这个placeholder变量，可见写图的时候命名很重要啊啊
w1 = graph.get_tensor_name("w1:0")
feed_dict = {w1:13.0}
op = graph.get_tensor_by_name("op:0")

a = sess.run(op,feed_dict)