model.save_weights('./checkpoints/my_checkpoint') #前面我们手动保存了模型权重到'./checkpoints/my_checkpoint' #下面我们创建一个一样结构的模型,然后加载权重,并进行验证 # Create a new model instance model = create_model() # Restore the weights model.load_weights('./checkpoints/my_checkpoint') ...
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. impor...
saver.save()函数里面可以设定global_step,说明是哪一步保存的模型。 程序结束后,会生成四个文件:存储网络结构.meta、存储训练好的参数.data和.index、记录最新的模型checkpoint。 如: 2、加载模型 def load_model(): with tf.Session() as sess: saver = tf.train.import_meta_graph('model/my-model-290.m...
加载模型:这样保存下来的模型可以直接将h5文件保存下来,不需要先加载模型 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...
这两天搜索了不少关于Tensorflow模型保存与加载的资料,发现很多资料都是关于checkpoints模型格式的,而最新的SavedModel模型格式则资料较少,为此总结一下TensorFlow如何保存SavedModel模型,并加载之。 为什么要采用SavedModel格式呢?其主要优点是SaveModel与语言无关,比如可以使用python语言训练模型,然后在Java中非常方便的加载...
目录 基本方法 不需重新定义网络结构的方法 saved_model方式 附件一:sklearn上的用法 一、基本方法 1.1 保存 定义变量 使用saver.save()方法保存 import tensorflow as tf import numpy as np W = tf.Variable([
一、前言 本文将会介绍tensorflow保存和恢复模型的两种方法,一种是传统的Saver类save保存和restore恢复方法,还有一种是比较新颖的SavedModelBuilder类的builder保存和loader文件里的load恢复方法。通过了解这两…
TF2.0 TensorFlow 2 / 2.0 中文文档:保存与加载模型 Save and Restore model 主要内容:使用tf.keras接口训练、保存、加载模型,数据集选用 MNIST 。 1 2 $ pip install -q tensorflow==2.0.0-beta1 $ pip install -q h5py pyyaml 准备训练数据
save(sess, checkpoint_dir + "test-model",global_step=i, write_meta_graph=True) 实际就两步。执行之后就可以在checkpoint_dir下面看到前面提到的4个文件了。(这里的max_to_keep是指本次训练在checkpoint_dir这个路径下最多保存多少个模型文件,新模型会覆盖旧模型以节省空间)。 1.3 pb模式 pb模式保存的模型...
sess.run(init)foriinrange(100):for(x, y)inzip(x_train, y_train):# Feed actual data to the train operationsess.run(trainop, feed_dict={X: x, Y: y})# Create a checkpoint in every iterationsaver.save(sess,'model_iter', global_step=i)# Save the final modelsaver.save(sess,'mode...