TensorFLow怎么用Saver保存和恢复变量

本篇内容主要讲解“TensorFLow怎么用Saver保存和恢复变量”，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习“TensorFLow怎么用Saver保存和恢复变量”吧!

建立文件tensor_save.py, 保存变量v1,v2的tensor到checkpoint files中，名称分别设置为v3,v4。

import tensorflow as tf # Create some variables. v1 = tf.Variable(3, name="v1") v2 = tf.Variable(4, name="v2") # Create model y=tf.add(v1,v2) # Add an op to initialize the variables. init_op = tf.initialize_all_variables() # Add ops to save and restore all the variables. saver = tf.train.Saver({'v3':v1,'v4':v2}) # Later, launch the model, initialize the variables, do some work, save the # variables to disk. with tf.Session() as sess:  sess.run(init_op)  print("v1 = ", v1.eval())  print("v2 = ", v2.eval())  # Save the variables to disk.  save_path = saver.save(sess, "f:/tmp/model.ckpt")  print ("Model saved in file: ", save_path)

建立文件tensor_restror.py, 将checkpoint files中名称分别为v3,v4的tensor分别恢复到变量v3,v4中。

import tensorflow as tf # Create some variables. v3 = tf.Variable(0, name="v3") v4 = tf.Variable(0, name="v4") # Create model y=tf.mul(v3,v4) # Add ops to save and restore all the variables. saver = tf.train.Saver() # Later, launch the model, use the saver to restore variables from disk, and # do some work with the model. with tf.Session() as sess:  # Restore variables from disk.  saver.restore(sess, "f:/tmp/model.ckpt")  print ("Model restored.")  print ("v3 = ", v3.eval())  print ("v4 = ", v4.eval())  print ("y = ",sess.run(y))

到此，相信大家对“TensorFLow怎么用Saver保存和恢复变量”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是亿速云网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！