TensorFlow是一个强大的深度学习框架,其中包含了许多常用的工具和功能,其中转换 ckpt
文件为 saver
模型就是一个很常见的需求,下面是这个过程的完整攻略。
步骤一:加载 ckpt
模型文件
要加载 ckpt
模型文件,你需要在代码中初始化 Graph
和 Session
。可以使用 tf.train.import_meta_graph()
函数加载模型的元图,并通过 restore()
函数恢复变量。以下是一个示例代码:
import tensorflow as tf
# 加载 Graph
graph = tf.Graph()
with graph.as_default():
# 导入元图
saver = tf.train.import_meta_graph('/path/to/model.ckpt.meta')
# 创建 Session
with tf.Session() as sess:
# 恢复变量
saver.restore(sess, '/path/to/model.ckpt')
步骤二:获取 Graph
中的 Saver
对象
获取 Graph
中的 Saver
对象,以便将模型保存为 saver
格式。可以使用 tf.train.Saver()
函数创建一个新的 Saver
对象,也可以使用 tf.train.import_meta_graph()
函数从 ckpt
文件中加载原始 Saver
对象。以下是一个示例代码:
import tensorflow as tf
# 加载 Graph
graph = tf.Graph()
with graph.as_default():
# 导入元图和变量
saver = tf.train.import_meta_graph('/path/to/model.ckpt.meta')
# 获取 Saver 对象
saver = tf.train.Saver()
步骤三:保存为 saver
格式
使用 Saver
对象将模型保存为 saver
格式。以下是一个示例代码:
import tensorflow as tf
# 加载 Graph
graph = tf.Graph()
with graph.as_default():
# 导入元图和变量
saver = tf.train.import_meta_graph('/path/to/model.ckpt.meta')
# 获取 Saver 对象
saver = tf.train.Saver()
# 保存为 saver
with tf.Session() as sess:
# 恢复变量
saver.restore(sess, '/path/to/model.ckpt')
# 保存为 saver
save_path = saver.save(sess, '/path/to/model.saver')
以上完成了将 ckpt
文件转换为 saver
格式的过程,如果你希望将其它格式的模型转换为 saver
格式,可以重复以上步骤中的 ckpt
文件加载和模型变量恢复的步骤,而不需要进行一些重复操作。
下面是另一个示例代码,用于将已经训练好的 CNN
模型保存为 saver
格式:
import tensorflow as tf
# 加载 Graph
graph = tf.Graph()
with graph.as_default():
# 声明输入变量
inputs = tf.placeholder(tf.float32, [None, 28, 28, 1], name='inputs')
# 声明卷积层
conv1 = tf.layers.conv2d(inputs, 32, 3, activation=tf.nn.relu, padding='same')
# 声明全连接层
fc1 = tf.layers.dense(tf.reshape(conv1, [-1, 28*28*32]), 10)
# 获取 Saver 对象
saver = tf.train.Saver()
# 保存为 saver
with tf.Session() as sess:
# 恢复变量
saver.restore(sess, '/path/to/model.ckpt')
# 保存为 saver
save_path = saver.save(sess, '/path/to/model.saver')
以上就是将 ckpt
文件转换为 saver
格式的完整攻略,希望对你有所帮助。
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