保存tensorflow预训练模型
时间: 2023-08-31 09:09:08 浏览: 48
要保存TensorFlow预训练模型,可以使用TensorFlow的Saver类。以下是一个例子:
首先,定义模型并训练它:
```python
import tensorflow as tf
# 定义模型
input_data = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784], name='input_data')
hidden_layer = tf.layers.dense(input_data, 256, activation=tf.nn.relu)
output = tf.layers.dense(hidden_layer, 10)
# 定义损失函数和优化器
label = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10], name='label')
cross_entropy = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits=output, labels=label))
train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5).minimize(cross_entropy)
# 训练模型
with tf.Session() as sess:
sess.run(tf.global_variables_initializer())
for i in range(1000):
batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(100)
sess.run(train_step, feed_dict={input_data: batch_xs, label: batch_ys})
```
然后,在训练完成后,使用Saver类保存模型:
```python
# 创建Saver对象
saver = tf.train.Saver()
# 保存模型
with tf.Session() as sess:
sess.run(tf.global_variables_initializer())
for i in range(1000):
batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(100)
sess.run(train_step, feed_dict={input_data: batch_xs, label: batch_ys})
saver.save(sess, 'model.ckpt')
```
这将保存当前会话的所有变量到名为“model.ckpt”的文件中。要加载模型,请使用Saver类的restore方法:
```python
# 加载模型
with tf.Session() as sess:
saver.restore(sess, 'model.ckpt')
# 运行模型...
```
在加载模型之前,必须先定义完全相同的模型结构。然后,使用Saver对象的restore方法从文件中恢复变量。