[Tensorflow] Tensorflow中模型保存与回收的简单总结

今天要聊得是怎么利用TensorFlow来保存我们的模型文件,以及模型文件的回收(读取)。刚开始接触TensorFlow的时候,没在意模型文件的使用,只要能顺利跑通代码不出bug就万事大吉,但是随着接触的数据量的增加以及训练时间的增长,万一中间由于各种原因(比如显卡线断了,电源线断了,手残点了X。。。,恩,没错都是我遇到的问题… ./摊手.sh)意外中断,而没有保存模型文件,那一刻想屎的心都有了。

那么问题来了,我们需要重头开始训练模型吗,答案肯定是不用的,当然前提是保存了模型文件。首先说一下这个模型文件通常是二进制格式保存的,那么里面到底是什么东西呢, 其实就是训练数据的根据网络结构计算得到的参数值。等我们再需要的时候,直接提取出来就好了。

TensorFlow的模型保存主要由Saver类来控制,接下来我会举个栗子,来说明怎么使用Saver类。下面的代码里面我会顺便把一些基础的问题提一下,了解的同学可以直接看最后两幅图。

需要code的童鞋可以回复 : TFs 本文为作者原创,如有雷同,必然是别人抄我的。

原文发布于微信公众号 - 机器学习和数学(ML_And_Maths)

原文发表时间:2017-04-20

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