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