在Tensorflow中,可以使用tf.train.Saver类来保存和加载模型。以下是保存和加载TensorFlow模型的步骤:
在Tensorflow中,可以使用tf.train.Saver
类来保存和加载模型。以下是保存和加载TensorFlow模型的步骤:
import tensorflow as tf
# 创建一个Saver对象
saver = tf.train.Saver()
with tf.Session() as sess:
# 训练模型
# 保存模型
saver.save(sess, "model.ckpt")
import tensorflow as tf
# 创建一个Saver对象
saver = tf.train.Saver()
with tf.Session() as sess:
# 加载模型
saver.restore(sess, "model.ckpt")
# 使用加载的模型进行推理或继续训练
在保存模型时,可以将模型保存为.ckpt
文件或.pb
文件。.ckpt
文件保存了模型的权重和变量,而.pb
文件保存了整个计算图。
注意:在加载模型时,需要确保已经构建了与保存模型相同的计算图结构。
--结束END--
本文标题: 如何保存和加载TensorFlow模型
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