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TensorFlow Saver:保存和讀取模型參數(shù).ckpt實例

 更新時間：2020年02月10日 11:16:45   作者：奔跑的Yancy  
今天小編就為大家分享一篇TensorFlow Saver:保存和讀取模型參數(shù).ckpt實例，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧

在使用TensorFlow的過程中，保存模型參數(shù)變量是很重要的一個環(huán)節(jié)，既可以保證訓(xùn)練過程信息不丟失，也可以幫助我們在需要快速恢復(fù)或使用一個模型的時候，利用之前保存好的參數(shù)之間導(dǎo)入，可以節(jié)省大量的訓(xùn)練時間。本文通過最簡單的例程教大家如何保存和讀取.ckpt文件。

一、保存到文件

首先是導(dǎo)入必要的東西：

import tensorflow as tf
import numpy as np

隨便寫幾個變量：

# Save to file
# remember to define the same dtype and shape when restore
W = tf.Variable([[1,2,3],[3,4,5]], dtype=tf.float32, name='weights')
b = tf.Variable([[1,2,3]], dtype=tf.float32, name='biases')
 
init= tf.initialize_all_variables()

定義一個saver，來存儲我們的各種變量：

saver = tf.train.Saver()

保存的文件用.ckpt后綴：

with tf.Session() as sess:
  sess.run(init)
  save_path = saver.save(sess, "my_net/save_net.ckpt")
  print("Save to path: ", save_path)

上面我們就完成了保存操作。

接下來我們要把之前保存過的變量取出來。

二、取出之前保存的變量

這里要注意，取出時要先開辟一個容器來裝，shape和type要和我們之前保存的.ckpt一樣。

# restore variables
# redefine the same shape and same type for your variables
W = tf.Variable(np.arange(6).reshape((2, 3)), dtype=tf.float32, name="weights")
b = tf.Variable(np.arange(3).reshape((1, 3)), dtype=tf.float32, name="biases")

restore時，不需要進(jìn)行init= tf.initialize_all_variables()操作。

利用saver提取文件：

saver = tf.train.Saver()
with tf.Session() as sess:
  saver.restore(sess, "my_net/save_net.ckpt")
  print("weights:", sess.run(W))
  print("biases:", sess.run(b))

結(jié)果：

以上這篇TensorFlow Saver:保存和讀取模型參數(shù).ckpt實例就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。

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