當會話關閉時啓動模型 - Tensorflow

我構建了一個帶有兩個隱藏層的神經網絡。當我啓動了會議由我保存會話：當會話關閉時啓動模型 - Tensorflow

saver.save(sess, "model.ckpt")

如果我留在同一個會議上，我推出這個代碼：

restorer=tf.train.Saver() 
with tf.Session() as sess: 
    restorer.restore(sess,"./prova") 
    new_graph = tf.train.import_meta_graph('prova.meta')  
    new_graph.restore(sess, 'prova.ckpt') 
    feed={ 
     pred1.inputs:test_data, 
     pred1.is_training:False 
    } 
    test_predict=sess.run(pred1.predicted,feed_dict=feed)

我可以啓動模型進行測試。

問題是：在會話關閉時有一種啓動模型的方法嗎？特別是，我將我的訓練結果保存在.ckpt中，我可以在另一個時刻重新啓動模型？

來源

2017-10-10 jjgasse

爲什麼你不想在測試時間開始另一個會話？ – Maxim

目前與火車或測試組一樣開始一個新的會話。我想要的是明白如果可能開始一個新的會議與在ckpt文件salved中的日期;而且，如果可能的話，該怎麼做。謝謝 – jjgasse

您已經提供了在新會話中恢復模型的片段。那裏沒有培訓。這段代碼有什麼問題？ – Maxim

您不能在tf.Session之外運行模型。來自the documentation的報價：

Session對象封裝了執行Operation對象的環境，並且評估Tensor對象。

，但你可以很容易地打開和關閉會話很多次，用現有的圖形或加載以前保存的圖表，並在新的會話使用它。這裏有一個稍微修改example from the doc：

import tensorflow as tf 

v1 = tf.get_variable("v1", shape=[3], initializer = tf.zeros_initializer) 
v2 = tf.get_variable("v2", shape=[5], initializer = tf.zeros_initializer) 

inc_v1 = v1.assign(v1+1) 
dec_v2 = v2.assign(v2-1) 
init_op = tf.global_variables_initializer() 
saver = tf.train.Saver() 

with tf.Session() as sess: 
    sess.run(init_op) 
    inc_v1.op.run() 
    dec_v2.op.run() 
    save_path = saver.save(sess, "/tmp/model.ckpt") 
    print("Model saved in file: %s" % save_path) 

with tf.Session() as sess: 
    saver.restore(sess, "/tmp/model.ckpt") 
    print("Model restored.") 
    print("v1 : %s" % v1.eval()) 
    print("v2 : %s" % v2.eval())

這兩屆會議之間，你不能評價v1和v2，但你可以開始一個新的會話之後。

來源

2017-10-12 13:35:11 Maxim

當會話關閉時啓動模型 - Tensorflow

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