解释代码saver = tf.train.Saver() model_path = "tttf_model-14/bp_model.ckpt" save_path = saver.save(sess,model_path) #计算真实误差#用的测试数据 prediction_value = sess.run(prediction, feed_dict={xs: x1, ys: y1}) #real_pre = scaler_y.inverse_transform(prediction_value) print("绝对误差",y1-prediction_value) result = (y1 - prediction_value)/y1 MSE=sess.run(loss, feed_dict={xs: x1, ys: y1}) RMSE=math.sqrt(MSE) re = [] re_sum = 0; for i in range(0,30): re_sum = re_sum + abs(round(float(result[i]),8)) re.append(round(float(result[i]),8)) #print(re_sum/5) print(re_sum/30) print(re) print(MSE) print(RMSE)

这段代码是基于TensorFlow框架进行模型训练和预测，并计算真实误差的操作。

首先，`saver = tf.train.Saver()`用于创建一个Saver对象，用于保存和加载模型的参数。

接下来，`model_path = "tttf_model-14/bp_model.ckpt"`指定了模型保存的路径和文件名。

然后，`save_path = saver.save(sess, model_path)`用于保存当前模型的参数到指定路径。

接下来，`prediction_value = sess.run(prediction, feed_dict={xs: x1, ys: y1})`使用训练好的模型进行预测，其中`x1`和`y1`是测试数据，`xs`和`ys`是模型的输入占位符。

然后，通过`sess.run()`计算真实误差，将结果保存在`result`变量中。在代码中，`y1`表示真实值，`prediction_value`表示预测值。

接下来，通过计算MSE（均方误差），并使用`math.sqrt()`计算RMSE（均方根误差）。

然后，通过循环迭代计算绝对误差，并将结果保存在列表`re`中。同时，计算绝对误差的总和。

最后，打印出绝对误差的平均值、绝对误差列表、MSE和RMSE。

这段代码的目的是保存模型参数、进行预测，并计算真实误差的相关指标。如果您有其他问题，请继续提问。

相关问题

saver = tf.train.Checkpoint(max_to_keep=2)和saver = tf.train.Saver(max_to_keep=2)作用一致吗

不完全一致。

`saver = tf.train.Checkpoint(max_to_keep=2)` 和 `saver = tf.train.Saver(max_to_keep=2)` 都是用于保存 TensorFlow 模型的类，但是它们的使用方法略有不同。

`saver = tf.train.Saver(max_to_keep=2)` 是 TensorFlow 1.x 中的用法，用于保存整个模型或部分模型的变量。它需要在图中定义一个 `tf.train.Saver()` 对象，然后使用该对象的 `save()` 方法保存模型。

而 `saver = tf.train.Checkpoint(max_to_keep=2)` 是 TensorFlow 2.x 中的用法，用于保存整个模型或部分模型的变量。它需要在图中定义一个 `tf.train.Checkpoint()` 对象，然后使用该对象的 `save()` 方法保存模型。

两者的主要区别在于 TensorFlow 2.x 中的 `tf.train.Checkpoint()` 对象具有更好的可读性和可维护性，也更加灵活。它可以保存所有的变量和状态，而不仅仅是变量。此外，它还支持 TensorFlow 的 Eager Execution 模式。

因此，如果你正在使用 TensorFlow 2.x，建议使用 `saver = tf.train.Checkpoint(max_to_keep=2)`。如果你正在使用 TensorFlow 1.x，则可以使用 `saver = tf.train.Saver(max_to_keep=2)`。

下面一段代码有什么错误：def evaluate_one_image(): workbook = xlsxwriter.Workbook('formatting.xlsx') worksheet = workbook.add_worksheet('My Worksheet') with tf.Graph().as_default(): BATCH_SIZE = 1 N_CLASSES = 4 image = tf.cast(image_array, tf.float32) image = tf.image.per_image_standardization(image) image = tf.reshape(image, [1, 208, 208, 3]) logit = model.cnn_inference(image, BATCH_SIZE, N_CLASSES) logit = tf.nn.softmax(logit) x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[208, 208, 3]) logs_train_dir = 'log/' saver = tf.train.Saver() with tf.Session() as sess: print("从指定路径中加载模型...") ckpt = tf.train.get_checkpoint_state(logs_train_dir) if ckpt and ckpt.model_checkpoint_path: global_step = ckpt.model_checkpoint_path.split('/')[-1].split('-')[-1] saver.restore(sess, ckpt.model_checkpoint_path) print('模型加载成功, 训练的步数为： %s' % global_step) else: print('模型加载失败，checkpoint文件没找到！') prediction = sess.run(logit, feed_dict={x: image_array}) max_index = np.argmax(prediction) workbook.close() def evaluate_images(test_img): coord = tf.train.Coordinator() threads = tf.train.start_queue_runners(coord=coord) for index,img in enumerate(test_img): image = Image.open(img) image = image.resize([208, 208]) image_array = np.array(image) tf.compat.v1.threading.Thread(target=evaluate_one_image, args=(image_array, index)).start() # 请求停止所有线程 coord.request_stop() # 等待所有线程完成 coord.join(threads) if __name__ == '__main__': # 调用方法，开始测试 test_dir = 'data/test/' import glob import xlwt test_img = glob.glob(test_dir + '*.jpg') evaluate_images(test_img)

这段代码存在以下几个错误：

1. 缺少必要的库导入语句，例如`import tensorflow as tf`，`import numpy as np`，`import xlsxwriter`，`from PIL import Image`等。

2. 在`evaluate_one_image()`函数中，缺少了`image_array`参数的定义。

3. 缺少了`model`对象的定义和初始化。

4. 在`evaluate_images()`函数中，缺少了`image_array`参数的传递。

5. 在`evaluate_images()`函数中，缺少了线程的关闭操作。

以上是我对代码的分析，希望对你有所帮助！