TensorFlow利用saver保存和提取参数的实例
时间:2020-11-13 08:29:18|栏目:Python代码|点击: 次
在训练循环中,定期调用 saver.save() 方法,向文件夹中写入包含了当前模型中所有可训练变量的 checkpoint 文件。
saver.save(sess, FLAGS.train_dir, global_step=step)
global_step是训练的第几步
保存参数:
import tensorflow as tf W = tf.Variable([[1, 2, 3]], dtype=tf.float32) b = tf.Variable([[1]], dtype=tf.float32) saver = tf.train.Saver() sess = tf.InteractiveSession() tf.global_variables_initializer().run() # 必须要指定文件夹,保存到ckpt文件 save_path = saver.save(sess, "winycg/1.ckpt") print(save_path)
一次 saver.save() 后可以在文件夹中看到新增的四个文件,实际上每调用一次保存操作会创建后3个数据文件并创建一个检查点(checkpoint)文件,简单理解就是权重等参数被保存到 .chkp.data 文件中,以字典的形式;图和元数据被保存到 .chkp.meta 文件中,可以被 tf.train.import_meta_graph 加载到当前默认的图。
读取参数:
import tensorflow as tf import numpy as np W = tf.Variable(np.arange(3).reshape(1, 3), dtype=tf.float32) b = tf.Variable(np.arange(1).reshape(1, 1), dtype=tf.float32) saver = tf.train.Saver() sess = tf.InteractiveSession() # 读取参数时不需要global_variables_initializer() save_path = saver.restore(sess, "parameter/1.ckpt") print("weights:", sess.run(W)) print("bias:", sess.run(b))
weights: [[ 1. 2. 3.]]
bias: [[ 1.]]
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