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

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。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >


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



评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值