tensorflow保存训练模型的函数是什么

在 TensorFlow 中，可以使用 `tf.saved_model.save()` 函数保存训练模型。该函数可以将模型保存为一个或多个文件夹，其中包含了模型的计算图和变量值等信息。使用 `tf.saved_model.load()` 函数可以加载已保存的模型。需要注意的是，保存和加载模型时需要指定模型的输入和输出张量等信息。

相关问题

tensorflow保存训练模型的函数

TensorFlow提供了两种保存训练模型的方式：

1. 使用Saver类来保存模型的参数变量，这种方式保存的是计算图的结构和参数变量的取值，可以在后续的程序中加载模型并继续训练或者使用模型进行预测。

import tensorflow as tf

# 定义计算图
x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 784], name='x')
y = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 10], name='y')
W = tf.Variable(tf.zeros([784, 10]), name='W')
b = tf.Variable(tf.zeros([10]), name='b')
y_ = tf.nn.softmax(tf.matmul(x, W) + b, name='y_')
cross_entropy = -tf.reduce_sum(y * tf.log(y_), name='cross_entropy')
train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.01).minimize(cross_entropy)

# 创建Saver对象
saver = tf.train.Saver()

# 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={x: batch_xs, y: batch_ys})
    
    # 保存模型
    saver.save(sess, 'model/model.ckpt')

2. 使用SavedModelBuilder类来保存模型的计算图和变量，这种方式保存的是计算图的结构、变量的取值以及计算图中的元数据，可以在后续的程序中加载模型并直接使用。

import tensorflow as tf

# 定义计算图
x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 784], name='x')
y = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 10], name='y')
W = tf.Variable(tf.zeros([784, 10]), name='W')
b = tf.Variable(tf.zeros([10]), name='b')
y_ = tf.nn.softmax(tf.matmul(x, W) + b, name='y_')
cross_entropy = -tf.reduce_sum(y * tf.log(y_), name='cross_entropy')
train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.01).minimize(cross_entropy)

# 创建SavedModelBuilder对象
builder = tf.saved_model.builder.SavedModelBuilder('model')

# 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={x: batch_xs, y: batch_ys})
    
    # 构建模型
    tensor_info_x = tf.saved_model.utils.build_tensor_info(x)
    tensor_info_y_ = tf.saved_model.utils.build_tensor_info(y_)
    prediction_signature = tf.saved_model.signature_def_utils.build_signature_def(
        inputs={'images': tensor_info_x},
        outputs={'scores': tensor_info_y_},
        method_name=tf.saved_model.signature_constants.PREDICT_METHOD_NAME)
    builder.add_meta_graph_and_variables(
        sess,
        [tf.saved_model.tag_constants.SERVING],
        signature_def_map={
            tf.saved_model.signature_constants.DEFAULT_SERVING_SIGNATURE_DEF_KEY: prediction_signature
        },
        main_op=tf.tables_initializer(),
        strip_default_attrs=True)
    
    # 保存模型
    builder.save()

tensorflow保存训练模型h5

TensorFlow可以使用`tf.keras.models.save_model()`函数将训练好的模型保存为.h5文件。具体步骤如下：

1. 导入所需模块：

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

2. 加载训练好的模型：

model = keras.models.load_model('model.h5')

3. 保存模型为.h5文件：

tf.keras.models.save_model(model, 'saved_model.h5')

其中，第一个参数为要保存的模型，第二个参数为保存的文件名。保存后，可以使用`keras.models.load_model()`函数重新加载模型。