tensorflow的一些代码分析(五) tensorflow模型保存和可视化
来源:互联网 发布:矩阵乘以矩阵的转置 编辑:程序博客网 时间:2024/05/29 12:34
保存与读取模型
在使用tf来训练模型的时候,难免会出现中断的情况。这时候自然就希望能够将辛辛苦苦得到的中间参数保留下来,不然下次又要重新开始。好在tf官方提供了保存和读取模型的方法。
保存模型的方法:
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将模型保存好以后,载入也比较方便,如下所示:
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简单的说,就是通过saver.save来保存模型,通过saver.restore来加载模型
使用tensorboard来使训练过程可视化
tensorflow还提供了一个可视化工具,叫tensorboard.启动以后,可以通过网页来观察模型的结构和训练过程中各个参数的变化。如下图所示
关于如何合理清楚的显示网络结构,我目前还不太搞得清楚,而且目前看来也不是太重要;但是要将训练的过程可视化还是比较方便的。简单的说,流程如下所示:
- 使用tf.scalar_summary来收集想要显示的变量
- 定义一个summury op, 用来汇总多个变量
- 得到一个summy writer,指定写入路径
- 通过summary_str = sess.run()
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接下来,程序开始运行以后,跑到shell里运行
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开始运行tensorboard.接下来打开浏览器,进入127.0.0.1:6006
就能够看到loss值在训练中的变化值了。
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