Tensorflow -在训练后检索训练的前馈神经网络的权重/偏差
TensorFlow是一个开源的机器学习框架，由Google开发和维护。它提供了丰富的工具和库，用于构建和训练各种类型的神经网络模型。
在训练后检索训练的前馈神经网络的权重和偏差，可以通过TensorFlow的模型保存和加载功能来实现。在训练完成后，可以使用tf.train.Saver类保存模型的权重和偏差。
保存模型的权重和偏差：
import tensorflow as tf
# 假设已经定义了前馈神经网络的模型
model = ...
# 创建一个Saver对象
saver = tf.train.Saver()
# 在训练完成后保存模型的权重和偏差
with tf.Session() as sess:
sess.run(tf.global_variables_initializer())
# 训练模型...
# 保存模型
saver.save(sess, 'path/to/save/model.ckpt')加载模型的权重和偏差：
import tensorflow as tf
# 假设已经定义了前馈神经网络的模型
model = ...
# 创建一个Saver对象
saver = tf.train.Saver()
# 加载模型的权重和偏差
with tf.Session() as sess:
sess.run(tf.global_variables_initializer())
# 加载模型
saver.restore(sess, 'path/to/save/model.ckpt')
# 使用加载的权重和偏差进行推理或其他操作
# ...TensorFlow还提供了其他一些用于模型保存和加载的函数和类，可以根据具体需求选择使用。在实际应用中，TensorFlow的模型保存和加载功能可以用于持久化训练好的模型，以便在生产环境中进行推理、预测或其他任务。
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我有两个文件，learn.py保存模型，learn_2.py恢复模型(这里是tf.variable a)并初始化新的tf.variable b，但是出了问题，这里是错误的：
tensorflow.python.framework.errors_impl.NotFoundError: Key scope/bb not found in checkpoint
learn.py
import tensorflow as tf
with tf.variable_scope("scope"):
a = tf.get_variable("aa", shape=[2
浏览 1提问于2017-05-16得票数 0
我用tensorflow建立了一个神经网络，训练后我保存了它，但是当我想恢复它以便做一个预测时，它不起作用，这就是我得到的结果：
2017-09-10 22:51:58.530272: W c:\tf_jenkins\home\workspace\release-
win\m\windows\py\36\tensorflow\core\framework\op_kernel.cc:1158] Not found:
Key Variable_10 not found in checkpoint
Key Variable_10 not found in checkpoint
我不知道问
浏览 2提问于2017-09-10得票数 1
回答已采纳
我希望将预训练模型中的相同变量加载到新模型中的多个变量中。
v1 = tf.get_variable("v1", shape=[3], initializer = tf.zeros_initializer)
inc_v1 = v1.assign(v1+1)
init_op = tf.global_variables_initializer()
saver = tf.train.Saver(v1)
with tf.Session() as sess:
sess.run(init_op)
sess.run(v1+1)
save_path = saver.save(se
浏览 0提问于2019-04-08得票数 1
回答已采纳
我在Tensorflow中训练了一个卷积神经网络，它分析图像并计算其中的对象，然后将其保存以备以后使用。现在我正在尝试恢复模型，并预测切成瓷砖的图像的值。然而，我得到的是无稽之谈的值，每个磁贴的数字几乎相同。每个加载的模型都给出了一个特定值附近的数字，每个图像相同，但每个模型不同。我在想，也许我在恢复的模型中使用了错误的张量？以下是我的代码的摘录：
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 98, 98, 3], name='x')
y = tf.placeholder(tf.float32, [None, ], name='y'
浏览 0提问于2020-01-19得票数 0
阅读了之后，我用TensorFlow保存了一个模型，下面是我的演示代码：
# Create some variables.
v1 = tf.Variable(..., name="v1")
v2 = tf.Variable(..., name="v2")
...
# Add an op to initialize the variables.
init_op = tf.global_variables_initializer()
# Add ops to save and restore all the variables.
saver = tf.train.
浏览 5提问于2016-12-21得票数 134
回答已采纳
我尝试保存我的模型，然后尝试恢复它，但tensorflow似乎无法找到匹配文件的位置:-
保存模型输出的代码:-
import tensorflow as tf
save_file = 'model.ckpt'
weights = tf.Variable(tf.truncated_normal([2, 3]))
bias = tf.Variable(tf.truncated_normal([3]))
saver = tf.train.Saver()
with tf.Session() as sess:
sess.run(tf.global_variabl
浏览 1提问于2017-02-05得票数 5
我正在研究一些代码，以了解如何在tensorflow中保存和恢复检查点。为此，我实现了一个使用MNIST数字的简单神经网络，并将.ckpt文件保存为：
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
import numpy as np
learning_rate = 0.001
n_input = 784 # MNIST data input (img shape = 28*28)
n_classes = 10 # MNIST total classes 0-9
#import MNIST data
mnist
浏览 137提问于2017-08-30得票数 1
我完全迷上了tensorflow保护程序方法。
我试着学习tensorflow深层神经网络模型教程。我想知道如何训练网络进行几次迭代，然后在另一个会话中加载模型。
with tf.Session() as sess:
graph = tf.Graph()
x = tf.placeholder(tf.float32,shape=[None,784])
y_ = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None,10])
sess.run(global_variables_initializer())
#Define the
浏览 3提问于2017-06-05得票数 3
回答已采纳
我正在尝试恢复一个保存的模型。但它给了我一个错误。请帮帮我。保存模型的代码: save_model.py
import tensorflow as tf
v1 = tf.Variable(1.32, name="v1")
v2 = tf.Variable(1.33, name="v2")
init = tf.initialize_all_variables()
saver = tf.train.Saver()
with tf.Session() as sess:
sess.run(init)
save_path = saver.save(sess,
浏览 2提问于2016-05-12得票数 1
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我的代码结构如下：
with tf.device('/gpu:1'):
...
model = get_model(input_pl)
...
with tf.Session() as sess:
saver = tf.train.Saver()
sess.run(tf.global_variables_initializer())
for epoch in range(num_epochs):
...
for n in range(num_batches):
浏览 1提问于2018-10-31得票数 3
回答已采纳
1回答
Python 3.7，Tensorflow我已经训练了一个神经网络。一切都很好，它会学习，但一旦完成学习，它就会关闭，进度就会丢失。现在我想做的是输入新的数据，并手动查看网络有多好。
我已经摆弄过了
saver = tf.train.Saver()
saver.save(sess, 'model/model.ckpt')
但这总是导致一个长达一英里的错误报告，以“未知错误:无法重命名'model/model.ckpt'”等结尾。
上下文中的代码如下所示：
def train_neural_network(x):
training_data = gener
浏览 0提问于2019-05-31得票数 1
我正在运行FastRCNN w/ a ResNet50体系结构。我加载模型检查点并进行如下推断：
saver = tf.train.Saver()
saver.restore(sess, 'model/model.ckpt')
with tf.Session() as sess:
sess.run(y_pred, feed_dict={x: input_data})
一切似乎都很顺利。该模型需要0.08s才能实际执行推理。
但是，我注意到，当我这样做的时候，我的GPU内存使用量会激增到15637MiB / 16280MiB，根据nvidia-smi的说法。
我认为您可以
浏览 0提问于2019-04-08得票数 4
我是TensorFlow的新手。当我阅读手册时，遇到了一个问题。我保存了一个由常量初始化的变量，但无法恢复该变量。守则如下：
a = tf.get_variable("name_a", initializer=[1,2,3])
op1 = a.assign(a+1)
saver = tf.train.Saver()
init = tf.global_variables_initializer()
with tf.Session() as sess:
sess.run(init)
op1.op.run()
print(a.eval())
saver
浏览 7提问于2017-10-30得票数 1
回答已采纳
1回答
我已经使用Seq2Seq模型构建了一个基本的聊天机器人。当我在笔记本中按顺序运行代码时，机器人运行得很好--即构建模型-->训练模型-->测试模型。 我现在想在训练后保存模型，加载模型，然后测试模型。 然而，我遇到了问题/很难继续下去。 这是我到目前为止所得到的： 保存模型 saver = tf.train.Saver()
with tf.Session() as sess:
sess.run(tf.global_variables_initializer())
saver.save(sess, 'model_final.ckpt') 这似乎行得通
浏览 21提问于2019-04-27得票数 0
1回答
我正在尝试使用Tensorflow创建这个超级简单的示例，但我显然不能完全理解Tensorflow的API。
我有以下代码。它最初不是我的-我在一些演示中找到了它，但我不记得在哪里找到了它，否则我会信任作者的。很抱歉。
保存训练好的线条模型
import tensorflow as tf
import numpy as np
# Create 100 phony x, y data points in NumPy, y = x * 0.1 + 0.3
x_data = np.random.rand(100).astype(np.float32)
y_data = x_data * 0.1 +
浏览 1提问于2017-03-01得票数 0
回答已采纳
如何在tensorflow中保存和恢复变量？
我有麻烦了。我的代码：
import tensorflow as tf
v1 = tf.Variable(tf.zeros([2, 2], dtype=tf.float32, name='v1'))
saver = tf.train.Saver()
with tf.Session() as sess:
sess.run(tf.global_variables_initializer())
print sess.run(v1)
save_path = saver.save(sess, 'model.
浏览 9提问于2016-12-12得票数 4
回答已采纳
1回答
我正在学习如何使用Tensorflow，我编写了这个Python脚本，它可以从mnist db学习，保存模型并对图像进行预测：
X = tf.placeholder(tf.float32, [None, 28, 28, 1])
W = tf.Variable(tf.zeros([784, 10], name="W"))
b = tf.Variable(tf.zeros([10]), name="b")
Y = tf.nn.softmax(tf.matmul(tf.reshape(X, [-1, 784]), W) + b)
# ...
init = tf.glo
浏览 4提问于2017-03-28得票数 0
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1回答
我使用ScipyOptimizerInterface来训练tensorflow模型。(tensorflow 1.13.1)
在训练过程中，如果loss值低于一个阈值，我希望训练过程在跨过阈值之前停止并保存模型。
下面是我尝试过的脚本。其想法是引发一个异常以退出optimizer.minimize，然后使用tf.train.Saver保存模型。
然而，这是行不通的。通过比较loss、loss、、和，您可以看到由保存的模型计算的值。这两个值是相同的，这表明保存的是初始随机模型，而不是所需的模型。
从@Patol75 75的回答来看，我知道最好的模型是没有保存的，因为更新的tf.Variables在
浏览 2提问于2019-10-31得票数 0
回答已采纳
我是tensorflow的新手，当我尝试从保存的变量中恢复保存的参数时，我得到了"NotFoundError: Key b_1 not in检查点“，完整的代码位于下面。谢谢你的帮助!
import tensorflow as tf
import numpy as np
## save to a file
## need to use the same shape and dtype when restore
W = tf.Variable([[1,2,3],[3,4,5]], dtype=tf.float32, name='W')
b = tf.Variable([[
浏览 4提问于2017-03-29得票数 0
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我想保存一个Tensorflow (0.12.0)模型，包括图和变量值，然后加载并执行它。我已经阅读了有关这方面的文档和其他文章，但无法获得基本的工作。我正在使用来自的技术。代码：
保存一个简单的模型：
myVar = tf.Variable(7.1)
tf.add_to_collection('modelVariables', myVar) # why?
init_op = tf.global_variables_initializer()
with tf.Session() as sess:
sess.run(init_op)
print sess.run(
浏览 12提问于2017-01-12得票数 1
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