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模型的恢复

对于的模型的恢复来说,需要首先恢复模型的整个图文件,之后从图文件中读取相应的节点信息。

存储的模型文件包括四个子文件,如下: 

如何解决tensorflow恢复模型的特定值时出错

现在假如我想恢复模型中的某个节点信息:

需要注意的是在使用saver.restore恢复权值的时候,参数的设置需要万分注意:

# 先加载图文件
saver = tf.train.import_meta_graph("./model/save_model.meta")
graph = tf.get_default_graph()
# 其中的一个节点
a_val = graph.get_tensor_by_name("var/a_val:0") # 这里是我的节点名称,这都不是重点

with tf.Session() as sess:
  # 加载权值
  saver.restore(sess, "./model/save_model") # 这里才是重点,注意使用的是save_model,而不是save_model.data-00000-of-00001,不要带一串后缀,如果使用后者的话,会报错!!!!!
  print(sess.run(a_val))

以上这篇如何解决tensorflow恢复模型的特定值时出错就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。

标签:
tensorflow,恢复,模型,特定值

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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存

三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。