“训练的模型Model保存，读取”的版本间的差异

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（创建页面，内容为“保存模型 save(sess,save_path,...) 从文件中恢复模型 restore(sess,save_path,...)”）
 
 
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保存模型
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当我们训练完后需要保存一些数据以便下次使用，就得把数据保存起来，用的时候在读取。
  
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    save(sess,save_path,...)
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tensorflow通过tf.Save(sess,save_path,...)来保存，tf.Restore(sess,save_path,...)来读取数据
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核心参数是sess和save_path。如下：
  
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    从文件中恢复模型
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保存权重和偏执
  
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     restore(sess,save_path,...)
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<nowiki>
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#save to file
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W = tf.Variable([[1,2,3],[4,5,6]],dtype=tf.float32,name="weights")
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b = tf.Variable([[1,2,3]],dtype=tf.float32,name="biases")
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#init
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init = tf.global_variables_initializer();
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#
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saver = tf.train.Saver()
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#session
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with tf.Session() as sess:
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     sess.run(init)
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    save_path = saver.save(sess,"file/save_net.ckpt")
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    print ("Save to path:",save_path)
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</nowiki>
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打印消息：
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<nowiki>('Save to path:', 'file/save_net.ckpt')</nowiki>
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-----------上面是保存，下面是读取---------------------------------
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读取权重和偏执
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<nowiki>W = tf.Variable(np.arange(6).reshape((2,3)),dtype=tf.float32,name="weights")
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b = tf.Variable(np.arange(3).reshape((1,3)),dtype=tf.float32,name="biases")
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#
 +
saver = tf.train.Saver()
 +
# init
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init = tf.global_variables_initializer()
 +
# sess
 +
with tf.Session() as sess:
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    sess.run(init)
 +
    saver.restore(sess,"file/save_net.ckpt")
 +
    print ("weights:",sess.run(W))
 +
    print ("biases:",sess.run(b))
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</nowiki>
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'''注意点就是，数据定义时候要和原数据类型相同，不然会报错。'''

2017年1月9日 (一) 10:44的最新版本

当我们训练完后需要保存一些数据以便下次使用，就得把数据保存起来，用的时候在读取。

tensorflow通过tf.Save(sess,save_path,...)来保存，tf.Restore(sess,save_path,...)来读取数据 核心参数是sess和save_path。如下：

保存权重和偏执 

#save to file
W = tf.Variable([[1,2,3],[4,5,6]],dtype=tf.float32,name="weights")
b = tf.Variable([[1,2,3]],dtype=tf.float32,name="biases")
#init
init = tf.global_variables_initializer();
#
saver = tf.train.Saver()
#session
with tf.Session() as sess:
    sess.run(init)
    save_path = saver.save(sess,"file/save_net.ckpt")
    print ("Save to path:",save_path)

打印消息： 

('Save to path:', 'file/save_net.ckpt')
上面是保存，下面是读取---------------------------------

读取权重和偏执 

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

注意点就是，数据定义时候要和原数据类型相同，不然会报错。

取自“http://softlab.sdut.edu.cn/wiki/index.php?title=训练的模型Model保存，读取&oldid=2707”