https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/tensorflow/5-06-save/

https://blog.csdn.net/Jerr__y/article/details/78594494

博客还提到:一般来说,tf.Saver 可以和 tf.variable_scope() 巧妙搭配,可以参考: 【迁移学习】往一个已经保存好的模型添加新的变量并进行微调

tf.train.Saver,和模型参数微调相关推荐

  1. tf.train.Saver函数的用法之保存全部变量和模型

    用于保存模型,以后再用就可以直接导入模型进行计算,方便. 例如: [python] view plaincopy import tensorflow as tf; import numpy as np ...

  2. tensorflow tf.train.Saver.restore() (用于下次训练时恢复模型)

    # 保存当前的Session到文件目录tf.train.Saver().save(sess, 'net/my_net.ckpt') # 然后在下次训练时恢复模型: tf.train.Saver().r ...

  3. tf第七讲:模型保存与加载(tf.train.Saver()tf.saved_model)及fine_tune(梯度冻结)

      大家好,我是爱编程的喵喵.双985硕士毕业,现担任全栈工程师一职,热衷于将数据思维应用到工作与生活中.从事机器学习以及相关的前后端开发工作.曾在阿里云.科大讯飞.CCF等比赛获得多次Top名次.现 ...

  4. tf.train.Saver

    将训练好的模型参数保存起来,以便以后进行验证或测试,这是我们经常要做的事情.tf里面提供模型保存的是tf.train.Saver()模块. 模型保存,先要创建一个Saver对象:如 saver=tf. ...

  5. tf.train.Saver中max_to_keep设置无效

    [问题描述]: saver = tf.train.Saver(max_to_keep=2) saver.save(sess, args.model_save_dir + '/lm_pretrain.c ...

  6. tensorflow中用saver保存模型

      我们在用tensorflow训练模型时,可能需要训练很长很长一段时间,为了方便下次使用,应该将模型保存起来.在sklearn中,我们可以使用pickle模块进行模型保存:而在tensorflow中 ...

  7. python保存模型与参数_如何导出python中的模型参数

    模型的保存和读取 1.tensorflow保存和读取模型:tf.train.Saver() .save()#保存模型需要用到save函数 save( sess, save_path, global_s ...

  8. TF:利用TF的train.Saver将训练好的W、b模型文件保存+新建载入刚训练好模型(用于以后预测新的数据)

    TF:利用TF的train.Saver将训练好的W.b模型文件保存+新建载入刚训练好模型(用于以后预测新的数据) 目录 输出结果 代码设计 输出结果 代码设计 import tensorflow as ...

  9. tensorflow tf.train.ExponentialMovingAverage().variables_to_restore()函数 (用于加载模型时将影子变量直接映射到变量本身)

    variables_to_restore函数,是TensorFlow为滑动平均值提供.之前,也介绍过通过使用滑动平均值可以让神经网络模型更加的健壮.我们也知道,其实在TensorFlow中,变量的滑动 ...

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