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这篇CFSDN的博客文章Tensorflow实现在训练好的模型上进行测试由作者收集整理，如果你对这篇文章有兴趣，记得点赞哟.
Tensorflow可以使用训练好的模型对新的数据进行测试，有两种方法：第一种方法是调用模型和训练在同一个py文件中，中情况比较简单；第二种是训练过程和调用模型过程分别在两个py文件中。本文将讲解第二种方法.
模型的保存 。
tensorflow提供可保存训练模型的接口，使用起来也不是很难，直接上代码讲解:
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#网络结构
w1
=
tf.Variable(tf.truncated_normal([in_units, h1_units], stddev
=
0.1
))
b1
=
tf.Variable(tf.zeros([h1_units]))
y
=
tf.nn.softmax(tf.matmul(w1, x)
+
b1)
tf.add_to_collection(
'network-output'
, y)
x
=
tf.placeholder(tf.float32, [
None
, in_units], name
=
'x'
)
y_
=
tf.placeholder(tf.float32, [
None
,
10
], name
=
'y_'
)
#损失函数与优化函数
cross_entropy
=
tf.reduce_mean(
-
tf.reduce_sum(y_
*
tf.log(y), reduction_indices
=
[
1
]))
train_step
=
tf.train.AdamOptimizer(rate).minimize(cross_entropy)
saver
=
tf.train.Saver()
with tf.Session() as sess:
sess.run(init)
saver.save(sess,
"save/model.ckpt"
)
train_step.run({x: train_x, y_: train_y})
|
以上代码就完成了模型的保存，值得注意的是下面这行代码 。
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|
tf.add_to_collection(
'network-output'
, y)
|
这行代码保存了神经网络的输出，这个在后面使用导入模型过程中起到关键作用.
模型的导入 。
模型训练并保存后就可以导入来评估模型在测试集上的表现，网上很多文章只用简单的四则运算来做例子，让人看的头大。还是先上代码:
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|
with tf.Session() as sess:
saver
=
tf.train.import_meta_graph(
'./model.ckpt.meta'
)
saver.restore(sess,
'./model.ckpt'
)
# .data文件
pred
=
tf.get_collection(
'network-output'
)[
0
]
graph
=
tf.get_default_graph()
x
=
graph.get_operation_by_name(
'x'
).outputs[
0
]
y_
=
graph.get_operation_by_name(
'y_'
).outputs[
0
]
y
=
sess.run(pred, feed_dict
=
{x: test_x, y_: test_y})
|
讲解一下关键的代码，首先是pred = tf.get_collection('pred_network')[0]，这行代码获得训练过程中网络输出的“接口”，简单理解就是，通过tf.get_collection() 这个方法获取了整个网络结构。获得网络结构后我们就需要喂它对应的数据y = sess.run(pred, feed_dict={x: test_x, y_: test_y}) 在训练过程中我们的输入是 。
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x
=
tf.placeholder(tf.float32, [
None
, in_units], name
=
'x'
)
y_
=
tf.placeholder(tf.float32, [
None
,
10
], name
=
'y_'
)
|
因此导入模型后所需的输入也要与之对应可使用以下代码获得:
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2
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x
=
graph.get_operation_by_name(
'x'
).outputs[
0
]
y_
=
graph.get_operation_by_name(
'y_'
).outputs[
0
]
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使用模型的最后一步就是输入测试集，然后按照训练好的网络进行评估 。
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1
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sess.run(pred, feed_dict
=
{x: test_x, y_: test_y})
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理解下这行代码，sess.run() 的函数原型为 。
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1
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run(fetches, feed_dict
=
None
, options
=
None
, run_metadata
=
None
)
|
Tensorflow对 feed_dict 执行fetches操作，因此在导入模型后的运算就是，按照训练的网络计算测试输入的数据.
以上这篇Tensorflow实现在训练好的模型上进行测试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我.
原文链接：https://blog.csdn.net/sinat_35821976/article/details/80765145 。
最后此篇关于Tensorflow实现在训练好的模型上进行测试的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于Tensorflow实现在训练好的模型上进行测试的内容请搜索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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