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tensorflow模型保存为saver = tf.train.Saver()函数,saver.save()保存模型，代码如下：
import tensorflow as tf v1= tf.Variable(tf.random_normal([784, 200], stddev=0.35), name="v1") v2= tf.Variable(tf.zeros([200]), name="v2") saver = tf.train.Saver() with tf.Session() as sess: init_op = tf.global_variables_initializer() sess.run(init_op) saver.save(sess,"checkpoint/model_test",global_step=1)
当我们保存模型后,我们可以通过saver.restore()来加载模型,初始化变量：
import tensorflow as tf v1= tf.Variable(tf.random_normal([784, 200], stddev=0.35), name="v1") v2= tf.Variable(tf.zeros([200]), name="v2") saver = tf.train.Saver() with tf.Session() as sess: # init_op = tf.global_variables_initializer() # sess.run(init_op) saver.restore(sess, "checkpoint/model_test-1") # saver.save(sess,"checkpoint/model_test",global_step=1)
神经网络训练时,有时候我们需要从预训练的模型中加载部分参数,初始化当前模型,例如加入CNN有6层,我们需要从已有的模型初始化CNN前5层参数.这可以通过saver.restore()实现.
之前我们已经介绍可以通过tf.train.Saver()的保存部分变量的方法,即需要保存的变量列表,同样的,在变量初始化的时候,我们可以对需要单独初始化的变量分别定义一个tf.train.Saver()函数,这样就可以单独对该部分变量初始化,例如下面代码,saver1用于初始化变量v1,saver2用于初始化变量v2,v3：
import tensorflow as tf v1= tf.Variable(tf.random_normal([784, 200], stddev=0.35), name="v1") v2= tf.Variable(tf.zeros([200]), name="v2") v3= tf.Variable(tf.zeros([100]), name="v3") #saver = tf.train.Saver() saver1 = tf.train.Saver([v1]) saver2 = tf.train.Saver([v2]+[v3]) with tf.Session() as sess: # init_op = tf.global_variables_initializer() # sess.run(init_op) saver1.restore(sess, "checkpoint/model_test-1") saver2.restore(sess, "checkpoint/model_test-1") # saver.save(sess,"checkpoint/model_test",global_step=1)
以上这篇tensorflow 加载部分变量的实例讲解就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。
标签：
tensorflow,加载,变量
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P70系列延期，华为新旗舰将在下月发布
3月20日消息，近期博主@数码闲聊站 透露，原定三月份发布的华为新旗舰P70系列延期发布，预计4月份上市。
而博主@定焦数码 爆料，华为的P70系列在定位上已经超过了Mate60，成为了重要的旗舰系列之一。它肩负着重返影像领域顶尖的使命。那么这次P70会带来哪些令人惊艳的创新呢？
根据目前爆料的消息来看，华为P70系列将推出三个版本，其中P70和P70 Pro采用了三角形的摄像头模组设计，而P70 Art则采用了与上一代P60 Art相似的不规则形状设计。这样的外观是否好看见仁见智，但辨识度绝对拉满。