手写数字识别,如何调用saver.save保存下来的深度模型,并测试训练效果。请列举代码

时间: 2024-05-21 13:11:38 浏览: 14
Sure,以下是利用 TensorFlow 实现手写数字识别的代码示例,包括保存模型和测试训练效果的代码段: 1. 保存模型 使用 TensorFlow 的 Saver 类,可以保存训练好的模型。具体步骤如下: # 定义模型变量与计算图 x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784]) W = tf.Variable(tf.zeros([784, 10])) b = tf.Variable(tf.zeros([10])) y = tf.nn.softmax(tf.matmul(x, W) + b) y_ = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10]) cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y_ * tf.log(y), reduction_indices=[1])) # 定义训练操作 train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5).minimize(cross_entropy) # 创建 Saver 对象 saver = tf.train.Saver() # 训练模型及时保存 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={x: batch_xs, y_: batch_ys}) if i % 100 == 0: # 保存模型 saver.save(sess, 'mnist_model/mnist_model.ckpt', global_step=i) 2. 加载模型并测试 可以使用 tf.train.import_meta_graph() 方法加载包含计算图结构的.meta 文件,然后使用 Saver.restore() 方法加载包含变量值的.ckpt 文件,最后运行模型验证准确率。 # 加载模型,构建计算图 import tensorflow as tf mnist = tf.keras.datasets.mnist (x_train, y_train),(x_test, y_test) = mnist.load_data() x_test = x_test.reshape(-1, 784) x_test = x_test.astype('float32') / 255 y_test = tf.keras.utils.to_categorical(y_test, 10) with tf.Session() as sess: # 加载计算图 saver = tf.train.import_meta_graph('mnist_model/mnist_model.ckpt-900.meta') saver.restore(sess, tf.train.latest_checkpoint('mnist_model/')) # 获取模型输入与输出 graph = tf.get_default_graph() x = graph.get_tensor_by_name('x:0') y = graph.get_tensor_by_name('Softmax:0') accuracy = graph.get_tensor_by_name('Mean:0') y_ = graph.get_tensor_by_name('y_:0') # 运行模型验证准确率 acc = sess.run(accuracy, feed_dict={x: x_test, y_: y_test}) print(acc) 希望这些代码对你有所帮助。

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