TensorFlow 加载多个模型的方法 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/53642222
TensorFlow 加载多个模型的方法 - 知乎
什么是Tensorflow模型?
当你训练好一个神经网络后,你会想保存好你的模型便于以后使用并且用于生产。因此,什么是Tensorflow模型?Tensorflow模型主要包含网络设计(或者网络图)和训练好的网络参数的值。所以Tensorflow模型有两个主要的文件:
a) Meta图:
Meta图是一个协议缓冲区(protocol buffer),它保存了完整的Tensorflow图;比如所有的变量、运算、集合等。这个文件的扩展名是.meta。
b) Checkpoint 文件
这是一个二进制文件,它保存了权重、偏置项、梯度以及其他所有的变量的取值,扩展名为.ckpt。但是, 从0.11版本开始,Tensorflow对改文件做了点修改,checkpoint文件不再是单个.ckpt文件,而是如下两个文件:
mymodel.data-00000-of-00001
mymodel.index
- 1
- 2
其中, .data文件包含了我们的训练变量。除此之外,还有一个叫checkpoint的文件,它保留了最新的checkpoint文件的记录。
总结一下,对于0.10之后的版本,tensorflow模型包含以下文件:
正在上传…重新上传取消
但对于0.11之前的版本,只包含三个文件:
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