参考
TensorFlow加载预训练模型和保存模型
TensorFlow保存和提取模型
TensorFlow模型文件保存和提取
#选择哪个变量来保存和恢复#如果你没有传递任何的参数到tf.train.Saver()#这个saver会处理计算图中所有的变量#每一个变量都被保存，保存的名字就是当初创建他们时候的名字#有时候在checkpoint文件中声明名字也是很有用的…
内容：包含tensorflow变量作用域、tensorboard收集、模型保存与加载、自定义命令行参数1、知识点"""1、训练过程：1、准备好特征和目标值2、建立模型，随机初始化权重和偏置;模型的参数必须要使用变量3、求损失函数，误差为均方…
上一遍博文提到有些场景下，可能只需要保存或加载部分变量，并不是所有隐藏层的参数都需要重新训练。在实例化tf.train.Saver对象时，可以提供一个列表或字典来指定需要保存或加载的变量。1#!/usr/bin/envpython32#-*…
目录前言实现方法1.读取数据2.搭建深度学习模型3.使用回调函数在每个epoch后自动保存模型权重4.使用回调函数每经过5个epoch对模型权重保存一次5.手动保存模型权重到指定目录6.手动保存整个模型结构和权重前言本文主要使用cpu版本的…
使用tf.train.Saver保存：tf.train.Saver.save(sess,save_path,global_step=None,latest_filename=None,meta_graph_suffix=\'meta\',w…
目录一、前言二、参数保存三、参数的加载四、保存和加载整个模型五、总结一、前言在模型训练完成后，我们需要保存模型参数值用于后续的测试过程。由于保存整个模型将耗费大量的存储，故推荐的做法是只保存参数，使用时只需在建好模型的基础上加载。通常来说，…
TensorFlow模型加载与保存我们经常遇到训练时间很长，使用起来就是Weight和Bias。那么如何将训练和测试分开操作呢？TF给出了模型的加载与保存操作，看了网上都是很简单的使用了一下，这里给出一个神经网络的小程序去测试。本博文使用了…
在使用Tensorflow时，我们经常要将以训练好的模型保存到本地或者使用别人已训练好的模型，因此，作此笔记记录下来。TensorFlow通过tf.train.Saver类实现神经网络模型的保存和提取。tf.train.Saver对象sav…