tensorflow-模型保存与读取

最新推荐文章于 2022-05-20 22:08:45 发布
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分类专栏： 深度学习 文章标签： tensorflow
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/cnki_ok/article/details/70734343
本文介绍了使用TensorFlow进行模型保存与恢复的方法。保存过程利用Saver类将模型参数序列化到磁盘；恢复时则通过Saver实例从指定路径加载先前保存的模型状态。

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

模型保存：

saver = tf.train.Saver()

saver.save(sess, model + '/final.model', global_step=step)


模型读取：

saver = tf.train.Saver()

saver.restore(sess, 'model.bak.1/final.model')

Tensorflow模型保存与读取
xueyuxueyuxueyu的博客
03-11 320
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02-09 2728
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python读取tensorflow模型识别
04-07
python测试代码，读取我们之前训练好的pb和pbtxt文件，然后利用python去识别，里面就是测试代码。
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保存模型 import tensorflow as tf import numpy as npdef add_layer(inputs, in_size, out_size, n_layer, activation_function=None): layer_name = 'layer%s'%n_layer with tf.name_scope(layer_name):
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