如何调用checkpoint文件,测试训练效果?

时间: 2023-06-02 09:06:32 浏览: 86
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tensorflow训练好的模型怎么调用[总结].pdf

可以使用以下代码调用checkpoint文件,测试训练效果: ``` from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer # Load pre-trained model and tokenizer tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('model_checkpoint_directory') model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('model_checkpoint_directory') # Choose a prompt for generation prompt = "Hello, how are you today?" # Encode the prompt input_ids = tokenizer.encode(prompt, return_tensors='pt') # Generate text using the model generated_text = model.generate( input_ids=input_ids, max_length=50, top_k=0, top_p=0.9, temperature=0.8 ) # Decode the generated text decoded_text = tokenizer.decode(generated_text[0], skip_special_tokens=True) print(decoded_text) ```
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def test(checkpoint_dir, style_name, test_dir, if_adjust_brightness, img_size=[256,256]): # tf.reset_default_graph() result_dir = 'results/'+style_name check_folder(result_dir) test_files = glob('{}/*.*'.format(test_dir)) test_real = tf.placeholder(tf.float32, [1, None, None, 3], name='test') with tf.variable_scope("generator", reuse=False): test_generated = generator.G_net(test_real).fake saver = tf.train.Saver() gpu_options = tf.GPUOptions(allow_growth=True) with tf.Session(config=tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True, gpu_options=gpu_options)) as sess: # tf.global_variables_initializer().run() # load model ckpt = tf.train.get_checkpoint_state(checkpoint_dir) # checkpoint file information if ckpt and ckpt.model_checkpoint_path: ckpt_name = os.path.basename(ckpt.model_checkpoint_path) # first line saver.restore(sess, os.path.join(checkpoint_dir, ckpt_name)) print(" [*] Success to read {}".format(os.path.join(checkpoint_dir, ckpt_name))) else: print(" [*] Failed to find a checkpoint") return # stats_graph(tf.get_default_graph()) begin = time.time() for sample_file in tqdm(test_files) : # print('Processing image: ' + sample_file) sample_image = np.asarray(load_test_data(sample_file, img_size)) image_path = os.path.join(result_dir,'{0}'.format(os.path.basename(sample_file))) fake_img = sess.run(test_generated, feed_dict = {test_real : sample_image}) if if_adjust_brightness: save_images(fake_img, image_path, sample_file) else: save_images(fake_img, image_path, None) end = time.time() print(f'test-time: {end-begin} s') print(f'one image test time : {(end-begin)/len(test_files)} s'什么意思

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