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这篇CFSDN的博客文章TensorFlow入门使用 tf.train.Saver()保存模型由作者收集整理，如果你对这篇文章有兴趣，记得点赞哟.
关于模型保存的一点心得 。
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saver
=
tf.train.Saver(max_to_keep
=
3
)
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在定义 saver 的时候一般会定义最多保存模型的数量，一般来说，如果模型本身很大，我们需要考虑到硬盘大小。如果你需要在当前训练好的模型的基础上进行 fine-tune，那么尽可能多的保存模型，后继 fine-tune 不一定从最好的 ckpt 进行，因为有可能一下子就过拟合了。但是如果保存太多，硬盘也有压力呀。如果只想保留最好的模型，方法就是每次迭代到一定步数就在验证集上计算一次 accuracy 或者 f1 值，如果本次结果比上次好才保存新的模型，否则没必要保存.
如果你想用不同 epoch 保存下来的模型进行融合的话，3到5 个模型已经足够了，假设这各融合的模型成为 M，而最好的一个单模型称为 m_best, 这样融合的话对于M 确实可以比 m_best 更好。但是如果拿这个模型和其他结构的模型再做融合的话，M 的效果并没有 m_best 好，因为M 相当于做了平均操作，减少了该模型的“特性”.
但是又有一种新的融合方式，就是利用调整学习率来获取多个局部最优点，就是当 loss 降不下了，保存一个 ckpt， 然后开大学习率继续寻找下一个局部最优点，然后用这些 ckpt 来做融合，还没试过，单模型肯定是有提高的，就是不知道还会不会出现上面再与其他模型融合就没提高的情况.
如何使用 tf.train.Saver() 来保存模型 。
之前一直出错，主要是因为坑爹的编码问题。所以要注意文件的路径绝对不不要出现什么中文呀.
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import
tensorflow as tf
config
=
tf.ConfigProto()
config.gpu_options.allow_growth
=
True
sess
=
tf.Session(config
=
config)
# Create some variables.
v1
=
tf.Variable([
1.0
,
2.3
], name
=
"v1"
)
v2
=
tf.Variable(
55.5
, name
=
"v2"
)
# Add an op to initialize the variables.
init_op
=
tf.global_variables_initializer()
# Add ops to save and restore all the variables.
saver
=
tf.train.Saver()
ckpt_path
=
'./ckpt/test-model.ckpt'
# Later, launch the model, initialize the variables, do some work, save the
# variables to disk.
sess.run(init_op)
save_path
=
saver.save(sess, ckpt_path, global_step
=
1
)
print
(
"Model saved in file: %s"
%
save_path)
|
Model saved in file: ./ckpt/test-model.ckpt-1 。
注意，在上面保存完了模型之后。应该把 kernel restart 之后才能使用下面的模型导入。否则会因为两次命名 “v1” 而导致名字错误.
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|
import
tensorflow as tf
config
=
tf.ConfigProto()
config.gpu_options.allow_growth
=
True
sess
=
tf.Session(config
=
config)
# Create some variables.
v1
=
tf.Variable([
11.0
,
16.3
], name
=
"v1"
)
v2
=
tf.Variable(
33.5
, name
=
"v2"
)
# Add ops to save and restore all the variables.
saver
=
tf.train.Saver()
# Later, launch the model, use the saver to restore variables from disk, and
# do some work with the model.
# Restore variables from disk.
ckpt_path
=
'./ckpt/test-model.ckpt'
saver.restore(sess, ckpt_path
+
'-'
+
str
(
1
))
print
(
"Model restored."
)
print
sess.run(v1)
print
sess.run(v2)
|
INFO:tensorflow:Restoring parameters from ./ckpt/test-model.ckpt-1 Model restored. [ 1. 2.29999995] 55.5 。
导入模型之前，必须重新再定义一遍变量.
但是并不需要全部变量都重新进行定义，只定义我们需要的变量就行了.
也就是说，你所定义的变量一定要在 checkpoint 中存在；但不是所有在checkpoint中的变量，你都要重新定义.
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import
tensorflow as tf
config
=
tf.ConfigProto()
config.gpu_options.allow_growth
=
True
sess
=
tf.Session(config
=
config)
# Create some variables.
v1
=
tf.Variable([
11.0
,
16.3
], name
=
"v1"
)
# Add ops to save and restore all the variables.
saver
=
tf.train.Saver()
# Later, launch the model, use the saver to restore variables from disk, and
# do some work with the model.
# Restore variables from disk.
ckpt_path
=
'./ckpt/test-model.ckpt'
saver.restore(sess, ckpt_path
+
'-'
+
str
(
1
))
print
(
"Model restored."
)
print
sess.run(v1)
|
INFO:tensorflow:Restoring parameters from ./ckpt/test-model.ckpt-1 Model restored. [ 1. 2.29999995] 。
tf.Saver([tensors_to_be_saved]) 中可以传入一个 list，把要保存的 tensors 传入，如果没有给定这个list的话，他会默认保存当前所有的 tensors。一般来说，tf.Saver 可以和 tf.variable_scope() 巧妙搭配，可以参考： 【迁移学习】往一个已经保存好的模型添加新的变量并进行微调 。
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持我.
原文链接：https://blog.csdn.net/Jerr__y/article/details/78594494 。
最后此篇关于TensorFlow入门使用 tf.train.Saver()保存模型的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于TensorFlow入门使用 tf.train.Saver()保存模型的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章，希望大家以后支持我的博客！ 。
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