Tensorflow细节-P112-模型持久化
作者:互联网
第一个代码
import tensorflow as tf
v1 = tf.Variable(tf.random_normal([1], stddev=1, seed=1))
v2 = tf.Variable(tf.random_normal([1], stddev=1, seed=1))
result = v1 + v2
init_op = tf.global_variables_initializer()
saver = tf.train.Saver()
with tf.Session() as sess:
sess.run(init_op)
saver.save(sess, "Saved_model/model.ckpt")
看看看,就是上面:注意两个方面
(1)saver = tf.train.Saver()
提前设定好
(2)saver.save(sess, "Saved_model/model.ckpt")
这里面有sess要注意!
第二个代码
import tensorflow as tf
v1 = tf.Variable(tf.random_normal([1], stddev=1, seed=1))
v2 = tf.Variable(tf.random_normal([1], stddev=1, seed=1))
result = v1 + v2
init_op = tf.global_variables_initializer()
saver = tf.train.Saver()
with tf.Session() as sess:
saver.restore(sess, "Saved_model/model.ckpt")
print sess.run(result)
这里有三个要注意的点
(1)上面定义好了模型(变量名字与第一个代码一样),Saver()里什么都没有
(2)saver.restore(sess, "Saved_model/model.ckpt")
里有sess,ckpt是数据
(3)result是读取数据的结果,跟这里的变量没关系
第三个代码
import tensorflow as tf
saver = tf.train.import_meta_graph("Saved_model/model.ckpt.meta")
v3 = tf.Variable(tf.random_normal([1], stddev=1, seed=1))
with tf.Session() as sess:
saver.restore(sess, "Saved_model/model.ckpt")
print sess.run(v1)
print sess.run(v2)
print sess.run(v3)
看这里,由于v3是一个变量,要输出的话需要先进行初始化(v1、v2不用)
下面,就是滑动平均了
import tensorflow as tf
v = tf.Variable(0, dtype=tf.float32, name="v")
for variables in tf.global_variables():
print(variables.name)
ema = tf.train.ExponentialMovingAverage(0.99)
maintain_averages_op = ema.apply(tf.global_variables())
for variables in tf.global_variables():
print(variables.name)
saver = tf.train.Saver()
with tf.Session() as sess:
init_op = tf.global_variables_initializer()
sess.run(init_op)
sess.run(tf.assign(v, 10))
sess.run(maintain_averages_op)
# 保存的时候会将v:0 v/ExponentialMovingAverage:0这两个变量都存下来。
saver.save(sess, "Saved_model/model2.ckpt")
print(sess.run([v, ema.average(v)]))
从上面的代码和图片可以看到开始时是一个变量,后来经过maintain_averages_op = ema.apply(tf.global_variables())
就多了一个影子变量,这样子,就把影子变量存好了
下面就是加载滑动平均的影子变量了
v = tf.Variable(0, dtype=tf.float32, name="v")
# 通过变量重命名将原来变量v的滑动平均值直接赋值给v。
saver = tf.train.Saver({"v/ExponentialMovingAverage": v})
with tf.Session() as sess:
saver.restore(sess, "Saved_model/model2.ckpt")
print sess.run(v)
注意重命名
标签:P112,sess,持久,saver,run,tf,Tensorflow,model,variables 来源: https://www.cnblogs.com/liuboblog/p/11623417.html