모델 학습이 끝난 후에 가중치를 저장하십시오 - Tensorflow

Question

Tensorflow에서 교육을 마친 후 가중치와 다른 모든 변수를 저장하려면 어떻게해야합니까? 나는 나중에 훈련 된 모델을 사용할 수 있기를 원합니다. 미리 감사드립니다.

Answer 1

당신은이 같은 보호기 객체를 정의 할 수 있습니다

saver = tf.train.Saver(max_to_keep=5, keep_checkpoint_every_n_hours=1) 

를이 경우, 보호기는 가장 최근의 5 개 검문소를 유지하도록 구성되고, 또한 훈련 기간 동안 체크 포인트마다 시간을 유지.

세이버는 다음과 같은 호출로 주 교육 과정에서 주기적으로 호출 할 수 있습니다. 이 예에서

sess=tf.Session() 

    ... 

    # Save the model every 100 iterations 
    if step % 100 == 0: 
     saver.save(sess, "./model", global_step=step) 

는 보호기는 ./model 하위 디렉토리에 모든 100 훈련 단계를 검사 점을 저장한다. 선택적 매개 변수 global_step은이 값을 검사 점 파일 이름에 추가합니다.

모델의 무게와 다른 값은 다음에 의해 추가 교육 또는 유추 나중에 복원 할 수 있습니다 기타 유용한 변형과 ​​다양한 옵션이 있습니다

 saver.restore(sess, path.model_checkpoint_path) 

. 그들에 대해 배우기 시작하기 좋은 곳은 변수 생성, 저장 및 검색에 대한 TF 방법입니다. here