Enregistrement de modèle dans tensorflow

Tensorflow nous permet de sauvegarder/charger un modèle de la structure, à l'aide de la méthode tf.le train.write_graph, de sorte que l'on peut retrouver à l'avenir pour continuer notre session de formation. Cependant, je me demandais que si cela est nécessaire parce que je peux créer un module électronique.g GraphDefinition.py et utiliser ce module pour re-créer le modèle.
Alors, quelle est la meilleure façon de sauver la structure du modèle, ou de toute règle de pouce qui indiquent de quelle manière dois-je utiliser lors de l'enregistrement d'un modèle?

  • Pourriez-vous fournir quelques exemple de code? Ou obtenir plus d'informations? Je ne comprends pas pourquoi la création d'un module de questions afin d'enregistrer le poids d'un TensorFlow modèle. Vous pouvez toujours économiser de l'ensemble du graphique (en regardant la taille il y a une surcharge, je suppose) ou de spécifier le poids doit être enregistré. Toutefois, en dépit de l'utilisation de la mémoire il n'y a pas beaucoup de différence.
InformationsquelleAutor user3425082 | 2016-08-14
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    Tout d'abord, vous devez comprendre que tensorflow graphique n'ont pas de poids dans celle-ci (jusqu'à ce que vous enregistrez manuellement), et si vous chargez un modèle de structure de graphe.pb, vous allez commencer à vous former dès le début. Mais si vous voulez continuer à former ou à l'utilisation de votre modèle appris, vous devez enregistrer le point de contrôle (à l'aide de tf de Veille) avec les valeurs des variables, et pas seulement la structure.
    Découvrez cette bande de roulement: Tensorflow: Comment faire pour restaurer un pré-modèle (python)

    • Ouais. Je comprends que je dois utiliser tf.De veille pour enregistrer le poids. Ce que je n'arrivais pas à est que est-il nécessaire d'enregistrer le modèle de la structure du graphe.pb et de recharger le graphique à partir de ce fichier ou dois-je re-créer le graphique par moi-même?
    • Vous devriez avoir le même nom (pas de python\c++ noms, mais la tf, c'est à dire: a = tf.Variable(valeur, nom='définir-tf-nom-ici")) pour d'importantes ops et variables dans le graphique et le fichier de point de contrôle pour charger correctement les valeurs, mais la manière de l'obtenir - est totalement à vous. Sauvegarde et restauration de votre graphique fichier de définition ou de le recréer avec le code des deux œuvres.
    InformationsquelleAutor Alex Joz