Часто в ходе работы с Tensorflow требуется сохранять обученные модели для дальнейшего использования. Это позволяет избежать повторного обучения модели, что может быть ресурсоемким и времязатратным процессом. Примером может служить ситуация, когда модель обучена на большом объеме данных и заняла значительное время. В таком случае, очевидно, что хотелось бы иметь возможность сохранить результаты для последующего использования.
Сохранение модели
Для сохранения модели в Tensorflow используется класс tf.train.Saver(). Создается объект этого класса, который затем используется для сохранения переменных сессии.
import tensorflow as tf # предположим, что у нас есть некоторая модель model = ... # создаем сессию sess = tf.Session() # инициализируем переменные sess.run(tf.global_variables_initializer()) # обучаем модель ... # создаем Saver saver = tf.train.Saver() # сохраняем модель saver.save(sess, 'my_model')
В результате модель будет сохранена в файл ‘my_model’.
Восстановление модели
Для восстановления модели также используется класс tf.train.Saver(). При этом важно отметить, что для корректного восстановления модели, структура модели должна быть идентичной структуре модели на момент сохранения.
import tensorflow as tf # предположим, что у нас есть некоторая модель model = ... # создаем сессию sess = tf.Session() # создаем Saver saver = tf.train.Saver() # восстанавливаем модель saver.restore(sess, 'my_model')
Таким образом, Tensorflow предоставляет простые и удобные инструменты для сохранения и восстановления моделей, что позволяет существенно упростить процесс работы с ними.
Добавить комментарий