tensorflow笔记3--模型的保存与恢复

模型的保存与恢复

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1. 模型的保存

• 定义图中创建对象：
  saver = tf.train.Saver() #保存所有variable
  saver = tf.train.Saver([v1,v2])#只保存列表中的variable
  saver = tf.train.Saver({‘v1’:v1,’v2’:v2}) #只保存字典中的variable
• 运行图中保存模型：
  saver.save(sess, “/temp/tfmodel”，step)

saver = tf.train.Saver()
with tf.Session as sess
    #保存在当前文件夹下的temp文件夹，模型名为tfmodel
    saver.save(sess, "/temp/tfmodel", total_step)

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2. 模型的恢复

需重新定义网络结构的方法：

• 定义图中创建对象：
  saver = tf.train.Saver()
• 运行图中恢复模型：
  saver.restore(sess, “/temp/tfmodel”)

不需重新定义网络结构的方法：

sess=tf.InteractiveSession()
#restore graph
new_saver=tf.train.import_meta_graph('/temp/tfmodel-1000.meta')

#restore parameters
new_saver.restore(sess,"/temp/tfmodel-1000")

graph = tf.get_default_graph()
#根据op的名称获得相应的参数
x=graph.get_operation_by_name('x_input').outputs[0]
#在构建图中添加tf.add_to_collection('predict', y) 以便在加载模型时使用
y=tf.get_collection("predict")[0]

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