TensorFlow实现保存训练模型为pd文件并恢复

下面是关于“TensorFlow实现保存训练模型为pd文件并恢复”的完整攻略。

保存训练模型为pd文件

准备工作

首先需要确保安装了tensorflow和pandas库。使用conda或者pip命令进行安装：

# 安装tensorflow
conda install tensorflow
# 或者
pip install tensorflow

# 安装pandas
conda install pandas
# 或者
pip install pandas

代码实现

以下是一个保存训练模型为pd文件的示例代码：

import tensorflow as tf
import pandas as pd

# 构建模型（这里以线性回归为例）
x = tf.placeholder(tf.float32)
y = tf.placeholder(tf.float32)
w = tf.Variable(tf.random_normal([1]))
b = tf.Variable(tf.random_normal([1]))
prediction = tf.add(tf.multiply(x, w), b)

# 训练模型
loss = tf.reduce_mean(tf.square(y - prediction))
train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.1).minimize(loss)

x_data = [1, 2, 3]
y_data = [3, 6, 9]

with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    for i in range(1000):
        sess.run(train_step, feed_dict={x: x_data, y: y_data})
    # 存储模型
    saver = tf.train.Saver()
    saver.save(sess, './model.ckpt')

# 将模型保存为pd文件
data = {
    'w': w.eval(),
    'b': b.eval(),
}
df = pd.DataFrame(data)
df.to_pickle('./model.pd')

以上代码中通过tf.train.Saver()保存了训练出来的模型，然后通过eval()获取到模型中的参数w和b。最后将参数w和b以字典的形式保存到一个DataFrame中，然后通过to_pickle()存储为pd文件。

恢复训练模型

准备工作

恢复训练模型需要先加载pd文件，同样需要确保已安装tensorflow和pandas库。

代码实现

以下是一个从pd文件中恢复训练模型的示例代码：

import tensorflow as tf
import pandas as pd

# 加载pd文件
df = pd.read_pickle('./model.pd')
w_data = df.loc['w'].values[0]
b_data = df.loc['b'].values[0]

# 构建模型（与保存模型时一样）
x = tf.placeholder(tf.float32)
y = tf.placeholder(tf.float32)
w = tf.Variable(w_data)
b = tf.Variable(b_data)
prediction = tf.add(tf.multiply(x, w), b)

# 训练模型（与保存模型时一样）
loss = tf.reduce_mean(tf.square(y - prediction))
train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.1).minimize(loss)

x_data = [1, 2, 3]
y_data = [3, 6, 9]

with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    for i in range(1000):
        sess.run(train_step, feed_dict={x: x_data, y: y_data})

    # 测试模型
    print(sess.run(prediction, feed_dict={x: [4, 5, 6]}))

以上代码首先使用pd.read_pickle()加载保存的pd文件，获取到模型中的参数w和b。然后与保存模型时一样构建模型，并使用获取的w和b参数定义模型，最后通过sess.run()进行计算和测试。