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
一、Tensorflow程序当中的重要组成部分 1.一个构建图阶段:图的定义 张量(Tensor):Tensorflow中的基本数据对象 节点(OP):运算操作 2.一个执行图的阶段:会话去运行程序 二、图: 图包含了一组tf.Operation代表计算单元的对象和tf.Tensor代表计算单元之间流动的数据。 Graph默认注册,并可通过调用访问 tf.get_default_...
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...
#1.先加载图和参数变量 saver = tf.train.import_meta_graph('model/sar10.ckpt.meta') saver.restore(sess, tf.train.latest_checkpoint('model/')) #2.访问placeholders变量,并且创建feed-dict来作为placeholders的新值 graph = tf.get_default_graph() X = graph.get_tensor_by_name("X:0") Y = gra...
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。
.load() 只能加载.npy文件,.restore() 只能加载 ckpt(checkpoint)文件。 net.load 会增加assign节点一定会改图,所以要在 sess.graph.finalize() 之前。 saver.restore 不会改图,可以放到 sess.graph.finalize() 之后。 Assign节点只会在初始化的时候调用到,在之后的训练中不会再被调用。所以如果saver申明在net...
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。
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。
需要注意,load函数中第二个参数是tag,需要和保存模型时的参数一致,第三个参数是模型保存的文件夹。 调用load函数后,不仅加载了计算图,还加载了训练中习得的变量值,有了这两者,我们就可以调用其进行推断新给的测试数据。 小结 将过程捋顺了之后,你会发觉保存和加载SavedModel其实很简单。但在摸索过程中,也走了不少...
load_model("./model_h5/test-model.h5") 这样加载进来的模型就可以和原模型一模一样,可以直接predict和evaluate,当然也可以看作是热启动继续进行增量训练。 new_model.summary() == model.summary() # True new_model.predict(test_images) # predict new_model.evaluate(test_images, test_labels, verbose=...