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如何保存和加载TensorFlow模型

TensorFlow 2024-03-01 20:03:34 286人浏览 独家记忆
摘要

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:

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:

  1. 保存模型:
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")
  1. 加载模型:
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

本文链接: https://www.lsjlt.com/news/571985.html(转载时请注明来源链接)

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