训练好的模型保存与加载

最新推荐文章于 2024-07-12 07:47:18 发布
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原文链接：http://www.cnblogs.com/Ann21/p/11120860.html
本文详细介绍了如何使用TensorFlow保存训练模型至本地文件，包括神经网络图(.meta)、训练好的权值(.data)及最后一次训练结果(checkpoint)，并阐述了如何重新加载这些模型进行后续操作。

参考：https://blog.youkuaiyun.com/albert201605/article/details/79994331

https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42001089/article/details/81042885

1.保存模型

saver=tf.train.Saver()

with tf.Session() as sess:
sess.run(init)
。。。。
saver.save(sess,'net/my_net’)

训练结束后，在net文件夹下得到：
1436741-20190702151358941-596780149.png

其中.meta就是我们训练的神经网络图，.data就是训练好的的权值，checkpoint就是最后一次的结果

2.加载模型

转载于:https://www.cnblogs.com/Ann21/p/11120860.html

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