【TensorFlow】模型保存

最新推荐文章于 2025-05-19 20:55:27 发布
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#深度学习

本文介绍如何使用TensorFlow的Saver类保存模型。在会话开始时初始化Saver对象，并在训练结束后调用save方法，将模型保存为ckpt格式。保存路径位于脚本所在目录。

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

会话的前面加：saver=tf.train.Saver()
会话里面的最下方加： saver.save(sess,‘ckpt/XXHG.ckpt’)
模型会直接保存在和脚本同一路径下，
注意：模型的格式是ckpt

Tensorflow模型保存与预测
冬泉谷
02-04 7348
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08-12
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2403_88150975的博客
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30.模型保存
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这一张我们主要介绍一下模型保存的方式，我们训练fashion_mnist这个数据集作为例子 首先导入库 之后导入数据集 归一化 建立模型 编译模型 训练模型，我们训练三个epoch就行 之后我们评估一下这个模型 其中有一个参数verbose，它有两个可选值，0或1，0是不显示，1是显示，默认为1 下面我们来保存模型，模型有三个部分组成，分别是 模型权重(每一层的可训练参数是多少) 模型架构(神经网络的每一层是什么) 优化器配置(神经网络的编译情况)
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TensorFlow模型保存和提取的方法
09-20
以下是对TensorFlow模型保存和提取的详细解释： 首先，TensorFlow提供了`tf.train.Saver`类来实现模型的保存和恢复。在保存模型时，我们创建一个`Saver`对象，并调用其`save`方法，如`saver.save(sess,"Model/model...
Tensorflow模型保存与调用
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11 保存模型
和而不流
07-02 771
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数学建模存储模型
11-12
数学建模存贮模型.pdf
保存和恢复模型
weixin_33843947的博客
04-29 338
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