Tensorflow儲存模型，恢復模型
tensorflow從已經訓練好的模型中，恢復(指定)權重(構建新變數、網路)並繼續訓練(finetuning)
https://blog.csdn.net/ying86615791/article/details/76215363
Tensorflow儲存模型，恢復模型，使用訓練好的模型進行預測和提取中間輸出（特徵）
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tensorflow儲存模型和恢復模型
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TensorFlow儲存和載入訓練模型
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tensorflow從已經訓練好的模型中，恢復(指定)權重
https://blog.csdn.net/AManFromEarth/article/details/79155926 https://blog.csdn.net/ying86615791/article/details/76215363 https://blog.csdn.net/ying8
Tensorflow（2）儲存模型與恢復
###一、資料模型的儲存 使用saver類，自動儲存tensorflow的圖結構(***.ckpt.meta），引數取值(***.ckpt.data)，以及目錄下的檔案列表(***.ckpt.index)，還有一個checkpoint檔案。 定義變數 變數操作 變數初
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一 模型的儲存 [email protected]:~/tensorflow$ cat 8-1saver_save.py # coding: utf-8 # In[1]: import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials
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儲存模型： import tensorflow as tf #Prepare to feed input, i.e. feed_dict and placeholders w1 = tf.placeholder("float", name="w1") w2
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1 # -*- coding: utf-8 -*- 2 """ 3 Created on Thu Oct 18 18:02:26 2018 4 5 @author: zhen 6 """ 7 8 from tensorflow.examples.tutorials.mnist imp