使用tensorflow保存和恢复模型saver.restore

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TensorFlow 的 saver.restore 函数用于从文件系统中恢复先前保存的模型。它允许在训练或更新模型后，在不同的时间点或不同的机器上继续使用该模型。

步骤

1. 创建 Saver 对象：

   • 创建一个 tf.train.Saver 对象，它指定要保存或恢复的变量。

2. 初始化 Saver：

   • 调用 saver.init 函数初始化 Saver。这会创建用于保存和加载模型的检查点文件。

3. 创建会话：

   • 创建一个 TensorFlow 会话，它将用于恢复模型。

4. 恢复模型：

   • 调用 saver.restore 函数，将模型从检查点文件恢复到当前会话中。它需要指定检查点文件的路径和会话对象作为参数。

示例代码

import tensorflow as tf

# Create a model.
model = tf.keras.Sequential([
  tf.keras.layers.Dense(10, activation="relu"),
  tf.keras.layers.Dense(1, activation="sigmoid")
])

# Create a saver.
saver = tf.train.Saver()

# Initialize the saver.
saver.init()

# Create a session.
with tf.Session() as sess:
  # Restore the model.
  saver.restore(sess, "my_model.ckpt")

  # Use the restored model.
  # ...

其他参数

saver.restore 函数还接受其他参数：

• graph_def：要恢复的模型的 GraphDef。
• builder：用于创建保存模型的图表元素的自定义构造函数。
• name_to_version：要加载的模型中每个变量版本的映射。

恢复特定变量

要只恢复特定变量的子集，可以使用 saver.restore_dict 函数。它需要一个字典作为参数，其中键是变量的名称，值是相应的变量值。

保存和恢复最佳实践

• 定期检查点模型以避免数据丢失。
• 使用不同的文件路径来保存不同的模型版本。
• 在恢复模型时，确保使用与保存模型时相同的 TensorFlow 版本和 Python 环境。
• 验证恢复的模型是否按预期工作。

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