对tensorflow 的模型保存和调用实例讲解

在TensorFlow中，我们可以使用tf.train.Saver()方法保存模型，并使用tf.train.import_meta_graph()方法调用模型。本文将详细讲解如何对TensorFlow的模型进行保存和调用，并提供两个示例说明。

示例1：保存和调用模型

以下是保存和调用模型的示例代码：

import tensorflow as tf

# 定义模型
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])
W = tf.Variable(tf.zeros([784, 10]))
b = tf.Variable(tf.zeros([10]))
y = tf.nn.softmax(tf.matmul(x, W) + b)

# 定义损失函数
y_ = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10])
cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y_ * tf.log(y), reduction_indices=[1]))

# 定义训练步骤
train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5).minimize(cross_entropy)

# 定义Saver
saver = tf.train.Saver()

# 训练模型
with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    for i in range(1000):
        batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(100)
        sess.run(train_step, feed_dict={x: batch_xs, y_: batch_ys})
    saver.save(sess, 'model.ckpt')

# 调用模型
with tf.Session() as sess:
    saver.restore(sess, 'model.ckpt')
    print('Model restored.')

在这个示例中，我们首先定义了一个简单的模型，并使用tf.train.Saver()方法定义了Saver。然后，我们定义了训练步骤，并在训练完成后使用Saver保存了模型。最后，我们使用tf.train.Saver()方法调用了模型。

示例2：保存和调用模型的部分变量

以下是保存和调用模型的部分变量的示例代码：

import tensorflow as tf

# 定义模型
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])
W = tf.Variable(tf.zeros([784, 10]))
b = tf.Variable(tf.zeros([10]))
y = tf.nn.softmax(tf.matmul(x, W) + b)

# 定义损失函数
y_ = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10])
cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y_ * tf.log(y), reduction_indices=[1]))

# 定义训练步骤
train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5).minimize(cross_entropy)

# 定义Saver
saver = tf.train.Saver([W])

# 训练模型
with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    for i in range(1000):
        batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(100)
        sess.run(train_step, feed_dict={x: batch_xs, y_: batch_ys})
    saver.save(sess, 'model.ckpt')

# 调用模型
with tf.Session() as sess:
    W = tf.Variable(tf.zeros([784, 10]))
    saver = tf.train.Saver([W])
    saver.restore(sess, 'model.ckpt')
    print('Model restored.')

在这个示例中，我们首先定义了一个简单的模型，并使用tf.train.Saver()方法定义了Saver。然后，我们定义了训练步骤，并在训练完成后使用Saver保存了模型的部分变量W。最后，我们使用tf.train.Saver()方法调用了模型的部分变量W。

结语

以上是对TensorFlow的模型保存和调用的完整攻略，包含了保存和调用模型以及保存和调用模型的部分变量的示例说明。在实际应用中，我们可以根据具体情况选择适合的方法来保存和调用模型。