Tensorflow加载预训练模型和保存模型

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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加载预训练模型和保存模型相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

1. Tensorflow模型文件

(1)checkpoint
该文件是文本文件,里面记录了保存的最新的checkpoint文件以及其他checkpoint文件列表。在测试的时候,可以通过修改这个文件,指定具体使用哪个模型
(2)meta文件
这个文件保存的是计算图结构,可以理解为神经网络结构图。是一个二进制的pb格式文件,包含变量、op、集合等。
(3)ckpt文件
ckpt文件是二进制文件,保存了所有的weights、biases、gradients等变量。在tensorflow 0.11之前,保存在.ckpt文件中。0.11后,通过两个文件保存

  • 一个是data文件:保存了所有的变量
  • 一个是index文件:保存了所有变量(包括权重、偏置、梯度等的值)是一个key-value的字典。

2. 保存Tensorflow模型

参考

以上是关于Tensorflow加载预训练模型和保存模型的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

Tensorflow加载预训练模型的特殊操作

tensorflow saver 保存和恢复指定 tensor

tensorflow saver 保存和恢复指定 tensor

TensorFlow 调用预训练好的模型—— Python 实现

在 Java tensorflow v.1.2.0 中使用 Python tensorflow v.0.9.0 加载预训练模型

如何从预训练模型加载保存的分词器