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tensorflow 0.9 skflow模型保存和恢复不起作用

TensorFlow是一个开源的机器学习框架,0.9是其早期版本,而skflow是TensorFlow的一个高级封装库,用于简化机器学习任务的开发过程。

在TensorFlow 0.9中,模型的保存和恢复功能可能存在一些问题。为了解决这个问题,可以尝试以下方法:

  1. 检查TensorFlow和skflow的版本:确保使用的是最新版本的TensorFlow和skflow库,因为新版本通常修复了旧版本中的bug。
  2. 检查模型保存和恢复的代码:确保在保存和恢复模型时,使用了正确的函数和参数。在TensorFlow中,可以使用tf.train.Saver类来保存和恢复模型。
  3. 检查模型保存和恢复的路径:确保保存和恢复模型时,指定了正确的路径。可以使用绝对路径或相对路径来保存和恢复模型。
  4. 检查模型的文件格式:确保保存的模型文件格式正确。在TensorFlow中,通常使用ckpt文件格式保存模型。
  5. 检查模型的保存和恢复过程:确保在保存和恢复模型时,没有发生错误或异常。可以添加适当的错误处理和异常处理机制,以确保保存和恢复模型的过程顺利进行。

如果以上方法仍然无法解决问题,可以尝试在TensorFlow的官方文档、skflow的官方文档、GitHub等资源中寻找更多关于保存和恢复模型的信息和示例代码。

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本文由腾讯云+社区自动同步,原文地址 http://blogtest.stackoverflow.club/article/tensorflow_save_restore_model/ ckpt模型与pb...模型比较 ckpt模型可以重新训练,pb模型不可以(pb一般用于线上部署) ckpt模型可以指定保存最近的n个模型,pb不可以 保存ckpt模型 保存路径必须带.ckpt这个后缀名,不能是文件夹,否则无法保存...outputs_variables = tf.get_collection(tf.GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES, scope='outputs') # max_to_keep是指在文件夹中保存几个最近的模型...pb模型 保存为pb模型时要指明对外暴露哪些接口 graph_def = tf.get_default_graph().as_graph_def() output_graph_def = graph_util.convert_variables_to_constants...pb 格式模型保存与恢复相比于前面的 .ckpt 格式而言要稍微麻烦一点,但使用更灵活,特别是模型恢复,因为它可以脱离会话(Session)而存在,便于部署。

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