tensorflow关于tf.train.Saver()

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http://www.cnblogs.com/denny402/p/6940134.html
这个文档也是可以的：
http://www.bubuko.com/infodetail-1862839.html
http://blog.youkuaiyun.com/u011500062/article/details/51728830
官方文档的翻译：
http://blog.youkuaiyun.com/qiqiaiairen/article/details/53184216

参数 global_step 的理解：可以编号checkpoint 名字
这里写图片描述

tf第七讲：模型保存与加载（tf.train.Saver()&tf.saved_model）及fine_tune(梯度冻结)
weixin_43178406的博客
03-10 2万+
本文主要介绍了tf第七讲：模型保存与加载（tf.train.Saver()&tf.saved_model）及fine_tune(梯度冻结)，希望能对学习TensorFlow的同学有所帮助。 本文讲解了tf中模型保存和加载的方法，方法共两种。一种为tf.train.Saver，一种为tf.saved_model。两种方法均详细讲解了如何保存，如何加载，并附有完整的代码实战。
TensorFlow保存和恢复变量——tf.train.Saver()
hustqb的博客
06-22 1万+
声明： 参考Tensorflow官方文档 tf.train.Saver() 保存变量 import tensorflow as tf # Create some variables. v1 = tf.get_variable("v1_name", shape=[3], initializer = tf.zeros_initializer) v2 = tf.get_variable(...
tensorflow tf.train.Saver()类（用于保存和恢复变量）
Dontla的博客
11-20 339
参考文章：TensorFlow中tf.train.Saver类说明
TensorFlow中tf.train.Saver类说明
Android 小萌新的博客
01-02 2万+
其实是将官网的内容进行了翻译，有不对的地方请指正。
tensorflow学习day2简单监督学习模型及用tf.train.Saver实现检查点恢复
SummerStoneS的博客
09-30 1485
对于有监督学习问题，通用的模型训练和评估框架可以是： # 有监督学习框架 import tensorflow as tf def inference(x): # 计算模型在x上的输出，返回结果 def loss(x, y): # 根据x对应的实际y值和模型给出的y值计算损失 def inputs(): # 读取训练数据x和y def train(total_los
TensorFlow入门使用 tf.train.Saver()保存模型
09-20
在TensorFlow中，tf.train.Saver()是用于保存和恢复训练模型的常用工具。 首先，要在TensorFlow中保存模型，需要创建一个tf.train.Saver()的实例，该实例会负责保存所有变量的值到磁盘上。在创建实例的时候，可以...
TensorFlow2-tf.train.Checkpoint 保存
chenvvei的博客
04-24 1016
TensorFlow Keras 训练结果/变量的保存与恢复 Checkpoint 只保存模型的参数，不保存模型的计算过程，因此一般用于在具有模型源代码的时候恢复之前训练好的模型参数。如果需要导出模型（无需源代码也能运行模型），请参考 “部署” 章节中的 SavedModel 。 很多时候，我们希望在模型训练完成后能将训练好的参数（变量）保存起来。在需要使用模型的其他地方载入模型和参数，就能直接得到训练好的模型。可能你第一个想到的是用 Python 的序列化模块 pickle 存储 model.variab
tensorflow中tf.train.init_from_checkpoint的使用
weixin_42256251的博客
04-28 1997
比如用下面代码保存一个模型： import tensorflow as tf import numpy as np input = np.random.random([10, 2]) print(input) output = tf.layers.dense(input, units=2) with tf.Session() as sess: sess.run(tf.global_variables_initializer()) print(sess.run(output))
Tensorflow中使用tf.train.Saver()和saver.restore()进行参数的保存和重现
一个做图像文本的深度学习人
07-03 1万+
保存checkpoint，利用restore和saver进行。
tf.train.Saver()-tensorflow中模型的保存及读取
ftfy123的博客
02-26 815
tf.train.Saver()-tensorflow中模型的保存及读取 转自：https://www.cnblogs.com/bevishe/p/10359993.html 作用：训练网络之后保存训练好的模型，以及在程序中读取已保存好的模型 使用步骤： 实例化一个Saver对象saver = tf.train.Saver() 在训练过程中，定期调用saver.save方法，像文件夹...
[483]tensorflow模型保存和读取tf.train.Saver
周小董
01-03 2437
目标：训练网络后想保存训练好的模型，以及在程序中读取以保存的训练好的模型。 首先，保存和恢复都需要实例化一个 tf.train.Saver。 saver = tf.train.Saver() 然后，在训练循环中，定期调用 saver.save() 方法，向文件夹中写入包含了当前模型中所有可训练变量的 checkpoint 文件。 saver.save(sess, save_path...
tf.train.Saver()
qq_43636375的博客
03-28 371
本文转载自：https://blog.csdn.net/yz19930510/article/details/80324389 tf.train.Saver() 保存和加载模型 saver = tf.train.Saver() saver.save(sess, ‘路径 + 模型文件名’） 在创建这个 Saver 对象的时候， max_to_keep 参数表示要保留的最近检查点文件的最大数量，创建...
tensorflow tf.train.Saver max_to_keep 参数无效
qq_37523130的博客
05-06 463
背景 在使用 tf.train.Saver 时遇到这样一种情况，明明设置了 max_to_keep=5，但是保存的模型仍然超过了5个，那这是为什么呢？ 举例： 原因1 假设跑10个 batch，每个 batch 保存一次模型。 with tf.Session() as sess: saver = tf.train.Saver(max_to_keep=5) for step in range(10): init_checkpoint = 'model.ckpt-%d' % s
Tensorflow Object Detection API ValueError: No variables to save解决方案
Airs-Gao的博客
03-04 1051
问题阐述： 在使用Tensorflow Object Detection API进行目标检测时，使用有些网络的config文件进行transfer learning的训练会出现报错：ValueError: No variables to save Traceback (most recent call last): File "train.py", line 184, in <module> tf.app.run() File "/usr/local/lib/python3.6/
tensorflow模型保存为pb的各种姿势
页页读
12-19 1003
tensorflow模型保存的各种姿势 一，直接保存pb 1, 首先我们当然可以直接在tensorflow训练中直接保存为pb为格式，保存pb的好处就是使用场景是实现创建模型与使用模型的解耦，使得创建模型与使用模型的解耦，使得前向推导inference代码统一。另外的好处就是保存为pb的时候，模型的变量会变成固定的，导致模型的大小会大大减小。 这里稍稍解释下pb：是MetaGraph的pro...
TensorFlow | tf.train.Saver( )
weixin_41664064的博客
04-19 351
TensorFlow ——tf.train.Saver( )用于模型的保存 1、先实例化saver saver=tf.train.Saver( ) 创建一个Saver( )对象 saver=tf.train.Saver( max_to_keep=5) 在这里，创建对象可以选择保存近几次的模型，比如这里是只保存近5次的模型 2、保存模型 saver.sa...
16、TensorFLow 模型参数的保存与恢复
Man
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最简单的保存和恢复模型的方法是使用tf.train.Saver()对象，它给 graph 中的所有变量，或是定义在列表里的变量，添加 save 和 restore ops。tf.train.Saver()对象提供了方法来运行这些 ops，并指定了检查点文件的读写路径。 一、tf.train.Saver() 类解析tf.train.Saver( var_list=None, resha
【tensorflow】保存模型、再次加载模型等操作
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由于经常要使用tensorflow进行网络训练，但是在用的时候每次都要把模型重新跑一遍，这样就比较麻烦；另外由于某些原因程序意外中断，也会导致训练结果拿不到，而保存中间训练过程的模型可以以便下次训练时继续使用。所以练习了tensorflow的save model和load model。参考于http://cv-tricks.com/tensorflow-tutorial/save-restore-t
tensorflow中的tf.train.Saver()
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### 回答1： 你好，我理解你是想通过 优快云 学习 C 知识，并且你也使用 ChatGPT 这种类型的 AI。请问你有什么问题需要我回答吗？ 关于你提到的问题，我可以解释一下。tf.train.Saver() 是 TensorFlow 中用于保存和恢复模型的类。它允许你将 TensorFlow 变量保存到磁盘，并从这些变量中恢复。通常在训练过程中，你需要定期保存模型以便稍后恢复或进行推断。tf.train.Saver() 的常见用法如下： ```python import tensorflow as tf # 声明 TensorFlow 变量 weights = tf.Variable(...) biases = tf.Variable(...) # 初始化 TensorFlow 变量 init_op = tf.global_variables_initializer() # 训练模型 # 创建 Saver 对象 saver = tf.train.Saver() # 保存模型 with tf.Session() as sess: sess.run(init_op) # 训练模型 saver.save(sess, 'my_model') # 保存模型到文件 'my_model' ``` 当你需要恢复模型时，可以使用 tf.train.Saver() 的 restore() 方法，如下所示： ```python # 创建 Saver 对象 saver = tf.train.Saver() # 加载模型 with tf.Session() as sess: saver.restore(sess, 'my_model') # 从文件 'my_model' 恢复模型 # 执行推断 ``` 希望这可以回答你的问题。如果你有其他问题，请随时提出。 ### 回答2： tf.train.Saver()是一个用于保存、加载以及管理模型参数的类。在TensorFlow中，我们通常使用tf.train.Saver()来保存和恢复模型的变量。 在TensorFlow中，模型的训练过程通常会生成一些变量，比如神经网络的权重和偏差。而tf.train.Saver()类提供了一种方法，可以将这些变量保存到文件中。通过调用tf.train.Saver().save()方法，可以将模型的变量保存在一个checkpoint文件中，以供将来使用。 除了保存模型变量，tf.train.Saver()还可以用于加载已保存的模型变量。通过调用tf.train.Saver().restore()方法，可以从checkpoint文件中载入模型的变量，并且将其赋值给指定的TensorFlow变量。这样，我们就可以在程序中使用这些已保存的模型变量，而无需重新训练模型。 另外，tf.train.Saver()还具备一些其他的功能，比如可以指定保存和加载的变量以及保存和恢复模型的过程是否应该包含模型的图结构。 总结起来，tf.train.Saver()是一个用于保存、加载和管理TensorFlow模型参数的类。它提供了保存和恢复模型变量的功能，可以确保模型的训练结果可以方便地在之后的使用中进行加载和重用。 ### 回答3： tf.train.Saver()是tensorflow中用于模型参数的保存和恢复的类。 在tensorflow中，模型参数通常是在训练过程中不断更新的，而为了保留训练过程中的模型参数，我们可以使用tf.train.Saver()类来保存这些参数。tf.train.Saver()类提供了保存和恢复模型的方法，可以将模型的参数保存到文件中，并在需要的时候恢复这些参数。 保存模型参数是通过调用tf.train.Saver()类的save()方法实现的。save()方法需要传入一个session和一个保存路径，表示将当前模型的参数保存到指定的路径下。保存的参数可以是全局变量、权重、偏置等等。 恢复模型参数是通过调用tf.train.Saver()类的restore()方法实现的。restore()方法需要传入一个session和一个保存路径，表示从指定的路径中恢复模型的参数。恢复参数时，tensorflow会自动判断模型的参数是否与当前模型的参数匹配，如果匹配，则恢复参数；如果不匹配，则会抛出异常。 使用tf.train.Saver()类可以实现模型的断点续训。即在训练过程中，可以将当前的模型参数保存到文件中。如果训练过程中发生意外，可以在恢复训练时，加载之前保存的模型参数，从上一次中断的地方继续训练。 总之，tf.train.Saver()是tensorflow中用于保存和恢复模型参数的重要工具，它提供了方便的接口，使得我们可以灵活地管理模型参数，实现模型的保存、恢复和断点续训。
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