tf 如何保存模型继续训练
时间: 2024-10-05 11:04:31 浏览: 17
TensorFlow (tf) 中保存模型以便于后续训练通常涉及序列化模型状态和结构。以下是使用 TensorFlow 模型保存的基本步骤:
1. **定义并训练模型**:
首先,你需要创建一个 TensorFlow 模型,并通过 `fit` 函数或者其他训练函数训练它。
```python
import tensorflow as tf
model = tf.keras.models.Sequential([...])
model.compile(optimizer='adam', loss='mse', metrics=['accuracy'])
model.fit(x_train, y_train, epochs=50)
```
2. **保存模型**:
使用 `tf.train.Checkpoint` 或者 `tf.saved_model.save` 来保存模型及其权重。`Checkpoint` 是为了恢复整个训练过程,而 `saved_model` 则适合部署环境。
- 保存 Checkpoint:
```python
checkpoint_path = "path/to/checkpoint"
manager = tf.train.Checkpoint(model=model)
with tf.summary.create_file_writer(checkpoint_path).as_default():
manager.save()
```
- 保存 saved_model:
```python
model.save("path/to/saved_model", save_format="tf")
```
3. **加载模型继续训练**:
要继续训练,你可以从 Checkpoint 加载模型,然后重新开始训练循环。
- 加载 Checkpoint 并继续训练:
```python
manager.restore(tf.train.latest_checkpoint(checkpoint_path))
model.fit(x_train, y_train, epochs=remaining_epochs)
```
- 对于 saved_model,你一般需要重建相同的模型结构来加载:
```python
loaded_model = tf.keras.models.load_model("path/to/saved_model")
loaded_model.fit(x_train, y_train, epochs=remaining_epochs)
```
阅读全文