tensorflow模型中断训练后如何继续训练
时间: 2023-12-01 14:05:11 浏览: 99
当TensorFlow模型训练中断时,可以通过以下步骤继续训练:
1. 保存模型参数。在模型训练时,可以使用tf.train.Saver()保存模型参数。可以将模型参数保存到一个文件中。
2. 加载模型参数。在重新开始训练时,可以使用tf.train.Saver()从文件中加载之前保存的模型参数。
3. 继续训练模型。使用加载的模型参数继续进行训练。可以使用之前使用的优化器和损失函数。
下面是一个简单的示例代码,展示了如何保存和加载模型参数,并继续训练模型:
```
import tensorflow as tf
# 定义模型
x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 784])
y = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 10])
W = tf.Variable(tf.zeros([784, 10]))
b = tf.Variable(tf.zeros([10]))
y_pred = tf.nn.softmax(tf.matmul(x, W) + b)
cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y * tf.log(y_pred), reduction_indices=[1]))
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5).minimize(cross_entropy)
# 训练模型
with tf.Session() as sess:
sess.run(tf.global_variables_initializer())
saver = tf.train.Saver()
for i in range(1000):
batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(100)
sess.run(optimizer, feed_dict={x: batch_xs, y: batch_ys})
if i % 100 == 0:
saver.save(sess, './model.ckpt')
saver.save(sess, './model.ckpt')
# 加载模型参数并继续训练
with tf.Session() as sess:
sess.run(tf.global_variables_initializer())
saver = tf.train.Saver()
saver.restore(sess, './model.ckpt')
for i in range(1000):
batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(100)
sess.run(optimizer, feed_dict={x: batch_xs, y: batch_ys})
if i % 100 == 0:
saver.save(sess, './model.ckpt')
```