Tensorflow：训练模型测试实战与保存加载

在Tensorflow中，实现训练好的模型进行测试是一个重要的环节，特别是在实际应用中，确保模型的性能和准确度。本文主要关注如何在训练和调用模型的两个独立py文件中进行测试，这样有助于代码的组织和复用。 首先，模型的保存是测试的前提。Tensorflow提供了方便的接口来保存训练好的模型，例如上面提供的代码展示了如何定义网络结构，包括权重（w1）和偏置（b1）变量，以及通过softmax函数的矩阵乘法和加权后的输出y。接着，定义了输入占位符x和期望输出y_，以及计算交叉熵作为损失函数，采用Adam优化器进行训练。最后，使用`tf.train.Saver()`对象保存模型，其中关键的一行代码`tf.add_to_collection('network-output',y)`将模型的输出添加到集合中，这对于后续导入模型时获取预测结果至关重要。 保存模型后，为了在其他文件中测试，我们需要在另一个py文件中导入模型。通常，这涉及到读取先前保存的模型参数，并在新的会话（Session）中恢复它们。使用`tf.train.import_meta_graph()`函数加载模型元图（.meta文件），然后调用`saver.restore()`方法恢复权重。以下是一个简单的示例： ```python import tensorflow as tf with tf.Session() as sess: meta_file = 'save/model.ckpt.meta' saver = tf.train.import_meta_graph(meta_file) saver.restore(sess, 'save/model.ckpt') graph = tf.get_default_graph() x = graph.get_tensor_by_name('x:0') # 获取输入占位符 y = graph.get_tensor_by_name('network-output:0') # 获取模型输出 test_data = ... # 加载测试数据 predictions = sess.run(y, feed_dict={x: test_data}) # 在测试数据上运行模型并获取预测 ``` 在这个过程中，我们首先导入了模型的元图，然后恢复了模型参数，接着通过`get_tensor_by_name`方法找到了输入和输出占位符，将测试数据喂入模型进行预测。通过这种方式，我们可以评估模型在未见过的数据上的性能，如准确率、精度等指标。 Tensorflow在训练完成后进行模型测试的关键在于保存模型参数、正确导入模型并在新会话中运行，这一步对于模型的部署和维护至关重要。理解这些步骤有助于我们更好地理解和优化模型的使用，提高模型在实际问题中的性能。