TF:利用TF的train.Saver将训练好的W、b模型文件保存+新建载入刚训练好模型(用于以后预测新的数据)


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cv1 2022-09-20 11:14:03 50227
分类专栏: 资讯

TF:利用TF的train.Saver将训练好的W、b模型文件保存+新建载入刚训练好模型(用于以后预测新的数据)

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输出结果

代码设计


输出结果


代码设计

  1. import tensorflow as tf
  2. import numpy as np
  3. W = tf.Variable([[2,1,8],[1,2,5]], dtype=tf.float32, name='weights')
  4. b = tf.Variable([[1,2,5]], dtype=tf.float32, name='biases')
  5. init= tf.global_variables_initializer()
  6. saver = tf.train.Saver()
  7. with tf.Session() as sess:
  8. sess.run(init)
  9. save_path = saver.save(sess, "niu/save_net.ckpt")
  10. print("Save to path: ", save_path)
  1. TF:利用TF的train.Saver载入曾经训练好的variables(W、b)以供预测新的数据
  2. import tensorflow as tf
  3. import numpy as np
  4. W = tf.Variable(np.arange(6).reshape((2, 3)), dtype=tf.float32, name="weights")
  5. b = tf.Variable(np.arange(3).reshape((1, 3)), dtype=tf.float32, name="biases")
  6. saver = tf.train.Saver()
  7. with tf.Session() as sess:
  8. saver.restore(sess, "niu/save_net.ckpt")
  9. print("weights:", sess.run(W))
  10. print("biases:", sess.run(b))

相关文章
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