saver.restore(sess, tf.train.latest_checkpoint("model/")) 1. 2. 3. 4. 注意点: 首先import_meta_graph,这里填的名字meta文件的名字。然后restore时,是检查checkpoint,所以只填到checkpoint所在的路径下即可,不需要填checkpoint,不然会报错“ValueError: Can’t load save_path when it is None.”。 后面根...
saver.save(sess,'models/my_model.ckpt') 保存模型的时候一定要定义好名字,只有这样才可以在载入的时候用 生成四个文件 checkpoint 用于记录网络参数 my_model.ckpt.data-00000-00001 my_model.ckpt.index my_model.ckpt.meta #用于记录网络的结构 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. AI检...
保存模型 :使用tf.saved_model.save(model, export_dir)保存模型。这里的model是模型实例,export_dir是保存模型的目录路径。 # 构建模型(示例) # ...(同上) # 保存模型 tf.saved_model.save(model, 'saved_model_dir') 2. 加载模型 加载SavedModel格式的模型使用tf.saved_model.load()函数。此函数接受保...
2、model.save_weight() and model.load_weight() (1)这里采用继承Model这个类去实现神经网络(比第一种方法更加常用且受规范) 下面的方法就是当我们保存模型的权重参数,但是没有保存模型的结构 加载模型 需要先把模型的结构导入过来,再load模型的参数进去才能进行推理 3、model.checkpoint 这个用的比较少,看这样加...
1#初始化LSTM类2lstm_obj = LSTM_Cell(sample_input,sample_output,input_dim=1,batch_size=_batch_size,num_nodes=hidden_size)3#TODO 加载模型4lstm_obj.load_model(savepath=saved_path) 下面两个图是训练完后直接预测以及加载模型再预测的结果,可以看出模型加载后,计算结果与之前一致。
第二个方法,使用model.save方法保存整个模型 用这个方法保存的时候发现不可以用,原因是我的这个网络不是Functional model or a Sequential model。可能是因为我的网络里有自定义层?anyway,前面那个方法能用问题就不大了。 第三个方法是保存为saved_model形式。
yhat = model.predict([row]) print('Predicted: %s (class=%d)' % (yhat, argmax(yhat))) 运行示例将首先报告数据集的形状,然后拟合模型并在测试数据集上对其进行评估。最后,对单行数据进行预测。 鉴于学习算法的随机性,您的具体结果会有所不同。尝试运行该示例几次。
使用LoadFromTextFile方法从文件加载映射数据,创建一个字典,以将单词编码为整数,如下表所示: WordIndex 孩子362 want181 wrong355 影响302 feeling547 添加下面的代码,创建查找映射: C# varlookupMap = mlContext.Data.LoadFromTextFile(Path.Combine(_modelPath,"imdb_word_index.csv"), columns:new[] {newTextLo...
# 读取图文件withtf.gfile.FastGFile('./model/frozen_graph.pb','rb')asf:graph_def=tf.GraphDef()graph_def.ParseFromString(f.read())# We load the graph_def in the default graphwithtf.Graph().as_default()asgraph:tf.import_graph_def(graph_def,input_map=None,return_elements=None,name="...
保存好以后到saved_model_dir目录下,会有一个saved_model.pb文件以及variables文件夹。顾名思义,variables保存所有变量,saved_model.pb用于保存模型结构等信息。 载入 使用tf.saved_model.loader.load方法就可以载入模型。如 meta_graph_def = tf.saved_model.loader.load(sess, ['tag_string'], saved_model_dir...