在张量流中保存模型
python
python-2.7
tensorflow
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Tensorflow允许我们使用方法tf.train.write_graph保存/加载模型的结构,以便将来可以恢复它以继续我们的训练课程。但是,我想知道是否有必要,因为我可以创建一个模块,例如GraphDefinition.py,然后使用该模块重新创建模型。因此,哪种方法是保存模型结构的更好方法,还是有任何经验法则建议在保存模型时应使用哪种方法?

参考资料:
Stack Overflow
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高赞 时间 活跃

首先,您必须了解,tensorflow图中没有当前权重(直到您在那里手动保存它们),如果从graph.pb加载模型结构,则将从头开始进行训练。但是,如果您想继续训练或使用训练有素的模型,则必须保存检查点(使用tf Saver)及其中变量的值,而不仅仅是结构。检查一下这个步骤: Tensorflow:如何恢复以前保存的模型(python)

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