tf.train.Saver

【TensorFlow】模型持久化tf.train.Saver—下（九）

tf.train.Saver类也支持在保存和加载时给变量重命名，声明Saver类对象的时候使用一个字典dict重命名变量即可，{“已保存的变量的名称name”:重命名变量名}，saver=tf.train.Saver
brucewong0516·2017-12-15 16:57

Tensorflow深度学习笔记（十）--模型保存与重新载入

1.模型的保存模型的保存有两个步骤：a.创建saver对象saver=tf.train.Saver()b.训练完成后，保存模型saver.save(sess,’net/my_net.ckpt’)代码如下
Juyin2015·2017-12-14 22:16

TensorFlow模型保存和提取方法

一、TensorFlow模型保存和提取方法1.TensorFlow通过tf.train.Saver类实现神经网络模型的保存和提取。
Chelseady·2017-12-11 21:48

tensorflow中模型保存加载操作的学习体会

【嵌牛正文】：先简单提一下模型参数保存及加载的函数tf.train.Saver()tf.train.Saver()是tensorflow中加载，保存模型参数的一个类使用方法：#实例
默而学·2017-12-07 21:40

TensorFlow的convert_variables_to_constants函数

前面介绍了通过使用tf.train.Saver函数来保存TensorFlow程序的参数，但是，在使用tf.train.Saver函数保存模型文件的时候，是保存所有的参数信息，而有些时候我们并不需要所有的参数信息
strivinging·2017-12-05 10:43

16、TensorFLow 模型参数的保存与恢复

最简单的保存和恢复模型的方法是使用tf.train.Saver()对象，它给graph中的所有变量，或是定义在列表里的变量，添加save和restoreops。
man_world·2017-11-27 18:37

TensorFlow模型参数的保存和加载（含演示代码）

为方便使用者保存训练结果，TensorFlow提供了tf.train.Saver模块用于保存当前会话中所有的变量值（Var
ShadowN1ght·2017-11-22 08:15

TensorFlow入门（九）使用 tf.train.Saver()保存模型

关于模型保存的一点心得saver=tf.train.Saver(max_to_keep=3)在定义saver的时候一般会定义最多保存模型的数量，一般来说，如果模型本身很大，我们需要考虑到硬盘大小。
永永夜·2017-11-21 16:28

tensorflow学习——tf.train.Supervisor()与tf.train.saver()

1、tf.train.Supervisor()importtensorflowastfimportnumpyasnpimportoslog_path='ckptdir/'log_name='liner.ckpt'x_data=np.random.rand(100).astype(np.float32)y_data=x_data*0.1+0.3w=tf.Variable(tf.random_norm
ei1994·2017-09-12 17:21

Tensorflow: 保存和复原模型(save and restore)

目前我主要看到了两种方法来保存和复原tensorflowmodel，先总结一下:MetaGraph这种就是我们经常看到的tf.train.Saver对应的东西。使用这种方法保存模型，会产生两种文件。
NG7711·2017-09-01 10:30

tf.train.Saver函数的用法之保存全部变量和模型

用于保存模型，以后再用就可以直接导入模型进行计算，方便。例如：[python]viewplaincopyimporttensorflowastf;importnumpyasnp;importmatplotlib.pyplotasplt;v1=tf.Variable(tf.constant(1,shape=[1]),name='v1')v2=tf.Variable(tf.constant(2,sha
ShellCollector·2017-08-27 23:07

学习笔记TF049:TensorFlow 模型存储加载、队列线程、加载数据、自定义操作

生成检查点文件(chekpointfile)，扩展名.ckpt，tf.train.Saver对象调用Saver.save()生成。包含权重和其他程序定义变量，不包含图结构。
利炳根·2017-08-23 07:39

tensorflow 学习笔记10 网络模型的保存与提取

tf.Variable(tf.constant(1.0,shape=[1]),name="w")b=tf.Variable(tf.constant(2.0,shape=[1]),name="b")saver=tf.train.Saver
Revendell·2017-08-19 18:12

tensorflow 学习笔记10 网络模型的保存与提取

tf.Variable(tf.constant(1.0,shape=[1]),name="w")b=tf.Variable(tf.constant(2.0,shape=[1]),name="b")saver=tf.train.Saver
Revendell·2017-08-19 18:12

TensorFlow（11） 保存与读取模型

v1")v2=tf.Variable(tf.random_normal([2,3]),name="v2")init_op=tf.global_variables_initializer()saver=tf.train.Saver
火锅侠·2017-08-08 20:34

Tensorflow的模型保存和读取tf.train.Saver

简介首先，保存和恢复都需要实例化一个tf.train.Saver。
Joy_Shen·2017-07-04 14:59

TensorFlow模型保存和提取方法

一、TensorFlow模型保存和提取方法1.TensorFlow通过tf.train.Saver类实现神经网络模型的保存和提取。
marsjhao·2017-06-01 11:25

variables_to_restore函数的用法

variables_to_restore是为了在保持模型的时候方便使用滑动平均的参数，如果不使用这个保存，那模型就会保存所以参数，除非你提前设定，就是在保存的时候指定保存变量也是可以的，比如saver=tf.train.Saver
UESTC_C2_403·2017-05-17 10:24

tf.train.Saver函数的用法之保存全部变量和模型

用于保存模型，以后再用就可以直接导入模型进行计算，方便。例如：importtensorflowastf;importnumpyasnp;importmatplotlib.pyplotasplt;v1=tf.Variable(tf.constant(1,shape=[1]),name='v1')v2=tf.Variable(tf.constant(2,shape=[1]),name='v2')res
UESTC_C2_403·2017-05-16 20:29

tensorflow保存加载模型查看训练参数

TensorFlow的checkpoint机制使得其能够同时支持OnlineLearning和ContinuousLearning，首先，通过tf.train.Saver()将训练好的或者训练过程中的模型保存成
James_Ying·2017-04-18 09:05

TensorFlow学习笔记（8）--网络模型的保存和读取

TensorFlow提供了一个非常简单的API，即tf.train.Saver类来保存和还原一个神经网络模型。下面代码给出了保存Tens
零尾·2017-03-16 11:53

TensorFlow保存和加载训练模型

在tensorflow中保存（save）和加载（restore）模型的类是tf.train.Saver()，其中变量保存的是key-value，不传参数默
JasonZhangOO·2017-03-07 11:33

将TensorFlow的网络导出为单个文件

利用tf.train.write_graph()默认情况下只导出了网络的定义（没有权重），而利用tf.train.Saver().save()导出的文件graph_def与权重是分离的，因此需要采用别的方法
EncodeTS·2017-01-14 20:28

tf.train.Saver

classtf.train.Saver保存和恢复变量最简单的保存和恢复模型的方法是使用tf.train.Saver对象。
qiqiaiairen·2016-11-16 11:11

输出TensorFlow中checkpoint内变量的几种方法

这里列了几种简单的可行的方法.1，最简单的方法，是在有model的情况下，直接用tf.train.saver进行restore，就像cifar10_eval.py中
jyshee·2016-09-17 15:16
上一页 1 2 3 4 5 6 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他