在Tensorflow中训练一个模型后:

如何拯救训练过的模型? 您以后如何恢复这个保存的模型?


当前回答

我在版本:

tensorflow (1.13.1)
tensorflow-gpu (1.13.1)

简单的方法是

拯救策略:

model.save("model.h5")

恢复:

model = tf.keras.models.load_model("model.h5")

其他回答

模型有两个部分,模型定义,由Supervisor保存为图。模型目录中的PBTXT和张量的数值,保存到检查点文件,如model.ckpt-1003418。

可以使用tf恢复模型定义。import_graph_def,并且使用Saver恢复权重。

然而,Saver使用特殊的集合保存附加到模型Graph的变量列表,并且这个集合没有使用import_graph_def初始化,所以您目前不能同时使用这两者(这在我们的路线图中进行修复)。现在,您必须使用Ryan Sepassi的方法——手动构造具有相同节点名称的图,并使用Saver将权重加载到其中。

(或者,您可以通过使用import_graph_def,手动创建变量和使用tf.add_to_collection(tf.GraphKeys. collection)来破解它。变量,变量)为每个变量,然后使用Saver)

使用tf.train.Saver保存模型。记住,如果想要减小模型大小,就需要指定var_list。val_list可以是:

特遣部队。trainable_variables或 tf.global_variables。

您可以保存网络中的变量使用

saver = tf.train.Saver() 
saver.save(sess, 'path of save/fileName.ckpt')

要恢复网络以供以后或在另一个脚本中重用,请使用:

saver = tf.train.Saver()
saver.restore(sess, tf.train.latest_checkpoint('path of save/')
sess.run(....) 

重要的几点:

第一次运行和以后运行之间的Sess必须相同(一致的结构)。 储蓄者。还原需要保存文件的文件夹路径,而不是单个文件路径。

在@Vishnuvardhan Janapati的回答之后,这里是另一种在TensorFlow 2.0.0下保存和重载自定义层/度量/损失模型的方法

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Layer
from tensorflow.keras.utils.generic_utils import get_custom_objects

# custom loss (for example)  
def custom_loss(y_true,y_pred):
  return tf.reduce_mean(y_true - y_pred)
get_custom_objects().update({'custom_loss': custom_loss}) 

# custom loss (for example) 
class CustomLayer(Layer):
  def __init__(self, ...):
      ...
  # define custom layer and all necessary custom operations inside custom layer

get_custom_objects().update({'CustomLayer': CustomLayer})  

通过这种方式,一旦您执行了这些代码,并使用tf.keras.models保存了您的模型。Save_model或model。save或ModelCheckpoint回调,您可以重新加载您的模型,而不需要精确的自定义对象,就像这样简单

new_model = tf.keras.models.load_model("./model.h5"})

在TensorFlow 0.11.0RC1版本中,你可以通过调用tf.train直接保存和恢复你的模型。Export_meta_graph和tf.train。根据https://www.tensorflow.org/programmers_guide/meta_graph的Import_meta_graph。

保存模型

w1 = tf.Variable(tf.truncated_normal(shape=[10]), name='w1')
w2 = tf.Variable(tf.truncated_normal(shape=[20]), name='w2')
tf.add_to_collection('vars', w1)
tf.add_to_collection('vars', w2)
saver = tf.train.Saver()
sess = tf.Session()
sess.run(tf.global_variables_initializer())
saver.save(sess, 'my-model')
# `save` method will call `export_meta_graph` implicitly.
# you will get saved graph files:my-model.meta

恢复模型

sess = tf.Session()
new_saver = tf.train.import_meta_graph('my-model.meta')
new_saver.restore(sess, tf.train.latest_checkpoint('./'))
all_vars = tf.get_collection('vars')
for v in all_vars:
    v_ = sess.run(v)
    print(v_)