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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。
  1. 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 。
  2. 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。
  3. 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

[python] view plain copy
  1. import tensorflow as tf  
  2. import numpy as np  
  3.   
  4. x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None1])  
  5. y = 4 * x + 4  
  6.   
  7. w = tf.Variable(tf.random_normal([1], -11))  
  8. b = tf.Variable(tf.zeros([1]))  
  9. y_predict = w * x + b  
  10.   
  11.   
  12. loss = tf.reduce_mean(tf.square(y - y_predict))  
  13. optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5)  
  14. train = optimizer.minimize(loss)  
  15.   
  16. isTrain = False  
  17. train_steps = 100  
  18. checkpoint_steps = 50  
  19. checkpoint_dir = ''  
  20.   
  21. saver = tf.train.Saver()  # defaults to saving all variables - in this case w and b  
  22. x_data = np.reshape(np.random.rand(10).astype(np.float32), (101))  
  23.   
  24. with tf.Session() as sess:  
  25.     sess.run(tf.initialize_all_variables())  
  26.     if isTrain:  
  27.         for i in xrange(train_steps):  
  28.             sess.run(train, feed_dict={x: x_data})  
  29.             if (i + 1) % checkpoint_steps == 0:  
  30.                 saver.save(sess, checkpoint_dir + 'model.ckpt', global_step=i+1)  
  31.     else:  
  32.         ckpt = tf.train.get_checkpoint_state(checkpoint_dir)  
  33.         if ckpt and ckpt.model_checkpoint_path:  
  34.             saver.restore(sess, ckpt.model_checkpoint_path)  
  35.         else:  
  36.             pass  
  37.         print(sess.run(w))  
  38.         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:
  1. sess:表示当前会话,当前会话记录了当前的变量值
  2. checkpoint_dir + 'model.ckpt':表示存储的文件名
  3. 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:
  1. sess:表示当前会话,之前保存的结果将被加载入这个会话
  2. 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
http://www.lbrq.cn/news/2599417.html

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