保存tensorflow计算图
import tensorflow as tf
v1 = tf.Variable(tf.constant(1.0,shape = [1]),name = ‘v1’)
v2 = tf.Variable(tf.constant(2.0,shape = [1]),name = ‘v2’)
result = v1 + v2
init_op = tf.global_variables_initializer()
saver = tf.train.Saver()
with tf.Session() as sess:
sess.run(init_op)
saver.save(sess,“F:/model/model.ckpt”)
加载tensorflow计算图
import tensorflow as tf
v1 = tf.Variable(tf.constant(1.0,shape = [1]),name = ‘v1’)
v2 = tf.Variable(tf.constant(2.0,shape = [1]),name = ‘v2’)
result = v1 + v2
saver = tf.train.Saver()
with tf.Session() as sess:
saver.restore(sess,“F:/model/model.ckpt”)
print(sess.run(result))
当执行这两段代码时,多次执行,会出现如下错误:
NotFoundError: Key v1_1 not found in checkpoint
在两段代码最后加上下列语句就可以了:
tf.reset_default_graph()
本文介绍了如何使用TensorFlow保存和加载模型,并解决了一个常见错误:在多次执行模型加载时出现的变量未找到问题。通过在代码末尾添加tf.reset_default_graph()解决了此问题。

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