2016-07-06 280 views
2

我已經更新了我的tensorflow從0.7到0.9 python3.And現在我不能恢復我以前保存的模型與skflow(tensorflow.contrib.learn)。這裏是在tensorflow 0.7上工作的示例代碼示例。tensorflow 0.9 skflow模型保存和恢復不起作用

import tensorflow.contrib.learn as skflow 
from sklearn import datasets, metrics, preprocessing 

boston = datasets.load_boston() 
X = preprocessing.StandardScaler().fit_transform(boston.data) 
regressor = skflow.TensorFlowLinearRegressor() 
regressor.fit(X, boston.target) 
score = metrics.mean_squared_error(regressor.predict(X), boston.target) 
print ("MSE: %f" % score) 

regressor.save('/home/model/') 

classifier = skflow.TensorFlowEstimator.restore('/home/model/') 

關於tensorflow 0.9我收到了這個錯誤。

AttributeError: 'TensorFlowLinearRegressor' object has no attribute '_restore' 

回答

0

我相信保存和恢復建設的估計/迴歸的時候已經棄用,取而代之的model_dir PARAM的:

regressor = skflow.TensorFlowLinearRegressor(model_dir='/home/model/') 
regressor.fit(X, boston.target) 
... 
estimator = skflow.TensorFlowLinearRegressor(model_dir='/home/model/') 
estimator.predict(...) 
+0

我只想澄清,如果我在xyz.py和使用培訓/擬合模型預測mno.py中的代碼(再次無需訓練模型);它會起作用嗎? – turtle