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python - tensorflow 和预测中的恢复模型

转载 作者:太空宇宙 更新时间:2023-11-04 03:00:09 25 4
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我在神经网络的 tensorflow 中创建了模型。我保存了模型并将其恢复到另一个 python 文件中。

代码如下:

def restoreModel():
prediction = neuralNetworkModel(x)
tf_p = tensorFlow.nn.softmax(prediction)
temp = np.array([2,1,541,161124,3,3])
temp = np.vstack(temp)

with tensorFlow.Session() as sess:
new_saver = tensorFlow.train.import_meta_graph('model.ckpt.meta')
new_saver.restore(sess, tensorFlow.train.latest_checkpoint('./'))
all_vars = tensorFlow.trainable_variables()

tensorFlow.initialize_all_variables().run()
sess.run(tensorFlow.initialize_all_variables())
predict = sess.run([tf_p], feed_dict={
tensorFlow.transpose(x): temp,
y : ***
})

当“temp”变量出现在我想要预测的内容中时!X 是矢量形状,我“转置”它以匹配形状。我不明白我需要在 feed_dict 变量中写什么。

最佳答案

我回答晚了,但也许它仍然有用。 feed_dict 用于为 tensorflow 提供您希望占位符采用的值。 fetches(run 的第一个参数)是您想要的结果列表。 feed_dict 的键和 fetches 的元素必须是张量的名称(虽然我没有尝试过)或你可以通过获取的变量

graph = tf.get_default_graph()
var = graph.get_operation_by_name('name_of_operation').outputs[0]

也许 graph.get_tensor_by_name('name_of_operation:0') 也行,我没试过。

默认情况下,占位符的名称只是“Placeholder”、“Placeholder_1”等,遵循图形定义中的创建顺序。

关于python - tensorflow 和预测中的恢复模型,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/41160134/

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