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[其它] 关于Tensorflow 模型持久化详解
说明:当我们使用 tensorflow 训练神经网络的时候,模型持久化对于我们的训练有很重要的作用。 如果我们的神经网络比较复杂,训练数据比较多,那么我们的模型训练就会耗时很长,如果在训练过程中出现某些不可预计的错误,导致我们的训练意外终止,那么我们将会前功尽弃。为了避免这个问题,我们就可以通过模型持久化(保存为CKPT格式)来暂存我们训练过程中的临时数据。 如果我们训练的模型需要提供给用户做离线的预测,那么我们只需要前向传播的过程,只需得到预测值就可以了,这个时候我们就可以通过模型持久化(保存为PB<weixin_38651468> 上传 | 大小:82kb