在使用TensorFlow的过程中,保存模型参数变量是很重要的一个环节,既可以保证训练过程信息不丢失,也可以帮助我们在需要快速恢复或使用一个模型的时候,利用之前保存好的参数之间导入,可以节省大量的训练时间。本文通过最简单的例程教大家如何保存和读取.ckpt文件。
一、保存到文件
首先是导入必要的东西:
import tensorflow as tf import numpy as np
随便写几个变量:
# Save to file # remember to define the same dtype and shape when restore W = tf.Variable([[1,2,3],[3,4,5]], dtype=tf.float32, name='weights') b = tf.Variable([[1,2,3]], dtype=tf.float32, name='biases') init= tf.initialize_all_variables()
定义一个saver,来存储我们的各种变量:
saver = tf.train.Saver()
保存的文件用.ckpt后缀:
with tf.Session() as sess: sess.run(init) save_path = saver.save(sess, "my_net/save_net.ckpt") print("Save to path: ", save_path)
上面我们就完成了保存操作。
接下来我们要把之前保存过的变量取出来。
二、取出之前保存的变量
这里要注意,取出时要先开辟一个容器来装,shape和type要和我们之前保存的.ckpt一样。
# restore variables # redefine the same shape and same type for your variables W = tf.Variable(np.arange(6).reshape((2, 3)), dtype=tf.float32, name="weights") b = tf.Variable(np.arange(3).reshape((1, 3)), dtype=tf.float32, name="biases")
restore时,不需要进行init= tf.initialize_all_variables()操作。
利用saver提取文件:
saver = tf.train.Saver() with tf.Session() as sess: saver.restore(sess, "my_net/save_net.ckpt") print("weights:", sess.run(W)) print("biases:", sess.run(b))
结果:
以上这篇TensorFlow Saver:保存和读取模型参数.ckpt实例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。
《魔兽世界》大逃杀!60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线
暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容,新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线,届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。
艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕,并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时,他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中,玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动,其中包含极高的风险和史诗级的奖励。
《强袭风暴》不是普通的战场,作为一个独立于主游戏之外的活动,玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》,不分职业、不分装备(除了你在赛局中捡到的),光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式,玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前,可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹,《巨龙崛起》和《魔兽世界:巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。
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