python保存模型_MNIST数据集训练完如何保存成模型文件?
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import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
# In[12]:
#载入数据集
mnist = input_data.read_data_sets("E://YangBen//MNIST_data",one_hot=True)
#每个批次的大小
batch_size = 100
#计算一共有多少个批次
n_batch = mnist.train.num_examples // batch_size
#定义两个placeholder
x = tf.placeholder(tf.float32,[None,784])
y = tf.placeholder(tf.float32,[None,10])
#创建一个简单的神经网络
W = tf.Variable(tf.zeros([784,10]))
b = tf.Variable(tf.zeros([10]))
prediction = tf.nn.softmax(tf.matmul(x,W)+b)
# ///隐藏层//
w1 = tf.Variable(tf.truncated_normal([784, 500], stddev=0.1))
b1 = tf.Variable(tf.zeros([500]))
L1 = tf.nn.relu(tf.matmul(x, w1) + b1)
w2 = tf.Variable(tf.truncated_normal([500, 300], stddev=0.1))
b2 = tf.Variable(tf.zeros([300]))
L2 = tf.nn.relu(tf.matmul(L1, w2) + b2)
# ///隐藏层//
# 输出层
w3 = tf.Variable(tf.truncated_normal([300, 10], stddev=0.1))
b3 = tf.Variable(tf.zeros([10]))
prediction = tf.nn.softmax(tf.matmul(L2, w3)+b3)
#二次代价函数
relu = tf.reduce_mean(tf.square(y-prediction))
#使用梯度下降法
train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.2).minimize(relu)
#初始化变量
init = tf.global_variables_initializer()
#结果存放在一个布尔型列表中
correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y,1),tf.argmax(prediction,1)) #argmax返回一维张量中最大的值所在的位置
#求准确率
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction,tf.float32))
with tf.Session() as sess:
sess.run(init)
for epoch in range(5):
for batch in range(n_batch):
batch_xs,batch_ys = mnist.train.next_batch(batch_size)
sess.run(train_step,feed_dict={x:batch_xs,y:batch_ys})
acc = sess.run(accuracy,feed_dict={x:mnist.test.images,y:mnist.test.labels})
print("Iter " + str(epoch)+",Testing Accuracy"+str(acc))
这是我的代码,中间加了Saver之后还是报错
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