“Użyj modelu z punktu kontrolnego Tensorflow” Kod odpowiedzi

Załaduj zapisany model Tensorflow

new_model = tf.keras.models.load_model('my_model.h5')
Zealous Zebra

Użyj modelu z punktu kontrolnego Tensorflow

 
with tf.Session() as sess:
  new_saver = tf.train.import_meta_graph('my_test_model-1000.meta')
  new_saver.restore(sess, tf.train.latest_checkpoint('./'))
Long Ladybird

Użyj modelu z punktu kontrolnego Tensorflow

 
with tf.Session() as sess:    
    saver = tf.train.import_meta_graph('my-model-1000.meta')
    saver.restore(sess,tf.train.latest_checkpoint('./'))
    print(sess.run('w1:0'))
##Model has been restored. Above statement will print the saved value of w1.
Long Ladybird

Odpowiedzi podobne do “Użyj modelu z punktu kontrolnego Tensorflow”

Pytania podobne do “Użyj modelu z punktu kontrolnego Tensorflow”

Więcej pokrewnych odpowiedzi na “Użyj modelu z punktu kontrolnego Tensorflow” w Python

Przeglądaj popularne odpowiedzi na kod według języka

Przeglądaj inne języki kodu