save and restore

时间: 2024-09-10 15:25:14 浏览: 61
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tensorflow model save and restore example

在计算机科学和软件开发中,"保存和恢复"(Save and Restore)通常指的是将程序的状态保存到持久化存储中,以便可以在之后的某个时刻恢复到该状态。这在许多场景中都非常重要,尤其是在数据持久性、状态管理和程序恢复等方面。 1. 保存(Save):这是一个将程序当前的状态或数据写入到磁盘或其他持久化存储介质的过程。保存操作可以是手动的,也可以是自动的。手动保存通常在用户明确请求保存时进行,而自动保存则在特定事件发生时,如程序关闭、数据修改后等,不需要用户明确指示。 2. 恢复(Restore):当需要重新获取之前保存的状态时,就会进行恢复操作。这个过程涉及到从持久化存储中读取保存的数据,并将程序的状态重置到之前保存的时刻。 "保存和恢复"机制在很多类型的应用程序中都非常有用,尤其是在需要处理大量数据和状态的应用中,如数据库、游戏、文档编辑器等。例如: - 数据库管理系统会定期将内存中的数据保存到磁盘上,以防止数据丢失,并在系统崩溃后能够恢复到某个一致的状态。 - 文档编辑器可能在后台自动保存文档内容,以防止意外关闭或系统崩溃导致用户丢失未保存的更改。 - 游戏程序通常会在玩家达到某个检查点后保存游戏状态,以便玩家可以随时退出游戏,并在之后重新开始。
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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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