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淺談Tensorflow模型的保存與恢復(fù)加載-創(chuàng)新互聯(lián)

近期做了一些反垃圾的工作,除了使用常用的規(guī)則匹配過濾等手段,也采用了一些機(jī)器學(xué)習(xí)方法進(jìn)行分類預(yù)測(cè)。我們使用TensorFlow進(jìn)行模型的訓(xùn)練,訓(xùn)練好的模型需要保存,預(yù)測(cè)階段我們需要將模型進(jìn)行加載還原使用,這就涉及TensorFlow模型的保存與恢復(fù)加載。

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總結(jié)一下Tensorflow常用的模型保存方式。


保存checkpoint模型文件(.ckpt)


首先,TensorFlow提供了一個(gè)非常方便的api,tf.train.Saver()來保存和還原一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型。


模型保存


使用tf.train.Saver()來保存模型文件非常方便,下面是一個(gè)簡(jiǎn)單的例子:


import tensorflow as tf
import os

def save_model_ckpt(ckpt_file_path):
  x = tf.placeholder(tf.int32, name='x')
  y = tf.placeholder(tf.int32, name='y')
  b = tf.Variable(1, name='b')
  xy = tf.multiply(x, y)
  op = tf.add(xy, b, name='op_to_store')

  sess = tf.Session()
  sess.run(tf.global_variables_initializer())

  path = os.path.dirname(os.path.abspath(ckpt_file_path))
  if os.path.isdir(path) is False:
    os.makedirs(path)

  tf.train.Saver().save(sess, ckpt_file_path)
  
  # test
  feed_dict = {x: 2, y: 3}
  print(sess.run(op, feed_dict))


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