使用tensorflow 训练模型时,我们可以使用 tensorflow自带的 Save模块 tf.train.Saver()来保存模型,使用方式很简单 就是在训练完模型后,调用saver.save()即可
saver = tf.train.Saver(write_version=tf.train.SaverDef.V2) saver.save(sess, save_dir+"crfmodel.ckpt", global_step=0)
重新载入模型
saver = tf.train.Saver() ckpt = tf.train.get_checkpoint_state(FLAGS.restore_model) saver.restore(sess, ckpt.model_checkpoint_path)
但是这种方式保存的模型中包含特别多的信息,使保存的模型很大,其实里面有很多不是我们想要的.我们就想要里面最重要的权重信息和偏差等等数据,然后再自己写解密代码,就可以把模型应用于其他的平台,比如安卓手机.
那么我们可以使用下面的方式获取训练后的权重和偏移,
ww, bb = sess.run([self.W,self.b])
其中W,和b都是 Tensor类型的数据
with tf.name_scope('weights'): self.W = tf.get_variable( shape=[self.feat_size, self.nb_classes], initializer=tf.truncated_normal_initializer(stddev=0.01), name='weights' # ,regularizer=tf.contrib.layers.l1_regularizer(0.1) ) with tf.name_scope('biases'): self.b = tf.get_variable( shape=[self.nb_classes], initializer=tf.truncated_normal_initializer(stddev=0.01), name='bias' )
tensorflow 输出权重 到csv或txt
import numpy as np W_val, b_val = sess.run([weights_tensor, biases_tensor]) np.savetxt("W.csv", W_val, delimiter=",") np.savetxt("b.csv", b_val, delimiter=",")
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。
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《魔兽世界》大逃杀!60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线
暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容,新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线,届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。
艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕,并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时,他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中,玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动,其中包含极高的风险和史诗级的奖励。
《强袭风暴》不是普通的战场,作为一个独立于主游戏之外的活动,玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》,不分职业、不分装备(除了你在赛局中捡到的),光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式,玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前,可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹,《巨龙崛起》和《魔兽世界:巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。
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