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   -> python -> Tensorflow之Saver的用法详解 -> 正文阅读

[python]Tensorflow之Saver的用法详解

本篇文章主要介绍了Tensorflow之Saver的用法详解,小编觉得挺不错的,现在分享给大家,也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧
Saver的用法
1. Saver的背景介绍
我们经常在训练完一个模型之后希望保存训练的结果,这些结果指的是模型的参数,以便下次迭代的训练或者用作测试。Tensorflow针对这一需求提供了Saver类。
Saver类提供了向checkpoints文件保存和从checkpoints文件中恢复变量的相关方法。Checkpoints文件是一个二进制文件,它把变量名映射到对应的tensor值 。
只要提供一个计数器,当计数器触发时,Saver类可以自动的生成checkpoint文件。这让我们可以在训练过程中保存多个中间结果。例如,我们可以保存每一步训练的结果。
为了避免填满整个磁盘,Saver可以自动的管理Checkpoints文件。例如,我们可以指定保存最近的N个Checkpoints文件。
2. Saver的实例
下面以一个例子来讲述如何使用Saver类 

import tensorflow as tf 
import numpy as np  
x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 1]) 
y = 4 * x + 4  
w = tf.Variable(tf.random_normal([1], -1, 1)) 
b = tf.Variable(tf.zeros([1])) 
y_predict = w * x + b 
loss = tf.reduce_mean(tf.square(y - y_predict)) 
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5) 
train = optimizer.minimize(loss)  
isTrain = False 
train_steps = 100 
checkpoint_steps = 50 
checkpoint_dir = ''  
saver = tf.train.Saver() # defaults to saving all variables - in this case w and b 
x_data = np.reshape(np.random.rand(10).astype(np.float32), (10, 1))  
with tf.Session() as sess: 
  sess.run(tf.initialize_all_variables()) 
  if isTrain: 
    for i in xrange(train_steps): 
      sess.run(train, feed_dict={x: x_data}) 
      if (i + 1) % checkpoint_steps == 0: 
        saver.save(sess, checkpoint_dir + 'model.ckpt', global_step=i+1) 
  else: 
    ckpt = tf.train.get_checkpoint_state(checkpoint_dir) 
    if ckpt and ckpt.model_checkpoint_path: 
      saver.restore(sess, ckpt.model_checkpoint_path) 
    else: 
      pass 
    print(sess.run(w)) 
    print(sess.run(b)) 

isTrain:用来区分训练阶段和测试阶段,True表示训练,False表示测试 train_steps:表示训练的次数,例子中使用100 checkpoint_steps:表示训练多少次保存一下checkpoints,例子中使用50 checkpoint_dir:表示checkpoints文件的保存路径,例子中使用当前路径
2.1 训练阶段
使用Saver.save()方法保存模型:
sess:表示当前会话,当前会话记录了当前的变量值 checkpoint_dir + 'model.ckpt':表示存储的文件名 global_step:表示当前是第几步
训练完成后,当前目录底下会多出5个文件。


打开名为“checkpoint”的文件,可以看到保存记录,和最新的模型存储位置。


2.1测试阶段
测试阶段使用saver.restore()方法恢复变量:
sess:表示当前会话,之前保存的结果将被加载入这个会话
ckpt.model_checkpoint_path:表示模型存储的位置,不需要提供模型的名字,它会去查看checkpoint文件,看看最新的是谁,叫做什么。
运行结果如下图所示,加载了之前训练的参数w和b的结果


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脚本之家。
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