做图片网站用什么程序,wordpress媒体选项,wordpress关键字替换,sem竞价推广保存模型
使用TensorFlow的saver()类先实例化一个saver对象,然后在session中通过saver的save方法将模型保存起来。代码示例如下:
#初始化所有变量
init tf.global_variable_initializer()#定义saver和保存路径
saver tf.train.Saver()
saverdir save_path#启动…保存模型
使用TensorFlow的saver()类先实例化一个saver对象,然后在session中通过saver的save方法将模型保存起来。代码示例如下:
#初始化所有变量
init tf.global_variable_initializer()#定义saver和保存路径
saver tf.train.Saver()
saverdir save_path#启动Session
with tf.Session() as sess:sess.run(init)#使用saver的save方法保存saver.save(sess,saverdir file_name) 其中,filename如果不存在,程序会自动创建。 打印模型中的内容
使用inspect_checkpoint包中的print_tensors_in_checkpoint_file方法将模型中的具体内容打印出来。代码示例如下:
import tensorflow.compat.v1 as tf
tf.disable_v2_behavior()
form tensorflow.python.tools.inspect_checkpoint import print_tensors_in_checkpoint_filesaverdir log/
print_tensors_in_checkpoint_file(savedir linearmodel.cpkt,None,True) 保存模型的其他方法
使用saver()类保存模型时,可以在函数中放入参数来实现更高级的功能,如指定存储变量名字与变量的对应关系。代码示例如下:
W tf.Variable(1.0,name weight)
b tf.Variable(2.0,name bias)saver tf.train.Saver({weight:W,bias:b})
with tf.Session() as sess:tf.global_variables_initializer().run()saver.save(sess,savedir linearmodel.cpkt)
print_tensors_in_checkpoint_file(savedir linearmodel.cpkt,None,True) 载入模型
通过调用saver的restore()函数,从指定的路径找到模型文件,并覆盖到相关参数中。代码示例如下:
#初始化所有变量
init tf.global_variable_initializer()#定义saver和保存路径
saver tf.train.Saver()
saverdir save_path#启动Session
with tf.Session() as sess:sess.run(init)#使用saver的restore方法载入模型print(x0.2,z,sess.run(z,feed_dict {X:0.2}))
