『TensorFlow』模型保存和载入方法汇总

最新推荐文章于 2025-08-27 16:27:22 发布

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本文详细介绍了TensorFlow中模型的加载方法，包括常规模型和二进制模型的加载方式，以及如何从图中读取张量和节点信息。通过不同的加载策略，可以灵活地在训练和预测阶段复用模型。

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一、TensorFlow常规模型加载方法
保存模型
加载模型
1.不加载图结构，只加载参数
2.加载图结构和参数
3.简化版本
二、TensorFlow二进制模型加载方法
三、二进制模型制作
四、从图上读取张量
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从当前图中获取对应张量
从图中获取节点信息

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tensorflow 保存模型

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#!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Thu Oct 25 15:29:59 2018 @author: lg """ import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt money=np.ar

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目录一、TensorFlow常规模型加载方法保存模型加载模型 1.不加载图结构，只加载参数 2.加载图结构和参数 3.简化版本二、TensorFlow二进制模型加载方法三、二进制模型制作四、从图上读取张量从二进制模型加载张量从当前图中获取对应张量从图中获取节点信息一、TensorFlow常规模型加载方法保存模型 tf.train...

TensorFlow 模型载入方法汇总(小结)

12-24

本文将汇总TensorFlow模型的载入方法，重点介绍如何使用`tf.train.Saver()`类来实现这一目标。首先，我们创建一个`tf.train.Saver()`实例，用于保存和恢复模型。`Saver`的构造函数接受一个可选参数`var_list`，该...

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01-07

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本文主要描述TensorFlow之模型保存与加载的基本原理

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了解 TensorFlow 模型的运行机制 tensorflow 的运行机制属于“定义”于“运行”相互分离。从操作层面可以认为是模型构建和模型运行。在模型构件中，需要了解几个概念：张量（tensor）：数据，N维向量变量（variable）：模型参数，通过不断训练得到的值占位符（placeholder）：输入变量的载体图中的节点操作（operation，op）：执行相关计算，从而获取新的 tensor 上述定义的内容都是在一个叫做“图”的容器中完成的。关于“图”，有以下几点需要注意理解：

TensorFlow2.0保存模型

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https://www.jianshu.com/p/7ebee4d10e49这篇最新最全。

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tensorflow保存模型到本地 #import import tensorflow as tf #导入框架 import numpy as np #导入科学计算库 import os #调用路径 # #train, test # mnist = tf.keras.datasets.mnist #加载手写识别数据集 # # (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data() #分配训练集和测试集的输入特征和标签 # # x_tr.

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