tensorflow中关于模型存储和恢复（tf.train.Saver()）的问题

最新推荐文章于 2021-09-01 15:52:21 发布
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本文介绍了使用TensorFlow进行模型存储和恢复的具体方法，包括如何使用tf.train.Saver()保存模型，以及如何从检查点文件恢复模型。针对不同版本TensorFlow可能存在的兼容性问题给出了实用的解决方案。

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本博客只是记录自己在运行tensorflow中关于模型存储和恢复中遇到的问题



在tensorflow中，模型存储和恢复是通过tf.train.Saver()来完成，如：




假设模型已经建立完成，在训练阶段建立对话的时候，

saver = tf.train.Saver()


 saver.save(sess,checkpoint_dir+"model.ckpt"）


在恢复模型的时候需要用上

先获取状态

ckpt = tf.train.get_checkpoint_state(checkpoint_dir)#也可以直接删掉

saver.restore(sess,ckpt.model_checkpoint_path)#当上面一句删掉的时候，需要填写具体的ckpt文件地址


但是由于有的tensorflow版本的问题有时候不对，需要改成

saver.restore(sess,checkpoint_dir+".\\"+"model.ckpt")

这是因为tensorflow版本的问题，具体的是生成的二进制文件相较于原来版本的的差了一个ckpt的文件格式



Alienge
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