tensorflow模型的保存与恢复

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了tensorflow模型的保存与恢复相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

模型保存后产生四个文件,分别是:

|--models
| |--checkpoint
| |--.meta
| |--.data
| |--.index

.meta保存的是图的结构

checkpoint文件是个文本文件,里面记录了保存的最新的checkpoint文件以及其它checkpoint文件列表。

.data和.index保存的是变量值。

 

tensorflow常用的模型保存方法:

best_str = ‘‘
if best_loss is None or valid_loss < best_loss:
  best_loss = valid_loss
  best_str = , best!
  early_stop_i = 0
  saver.save(sess, %s/model_best.tf % FLAGS.logdir)
else:
  early_stop_i += 1

代码比较简单,就是取每个轮次训练后损失最小的那一次保存模型,并进行后续加载

 

以上是关于tensorflow模型的保存与恢复的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

tensorflow 1.0 学习:模型的保存与恢复(Saver)

Tensorflow - Tutorial : Variables的保存与恢复

Tensorflow:保存和恢复模型参数

Tensorflow:保存模型并恢复单个权重

AI - TensorFlow - 示例05:保存和恢复模型

风格迁移:在 tensorflow 1.15.0 中保存和恢复检查点/模型