深度学习小技巧(一):如何保存和恢复TensorFlow训练的模型

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深度学习小技巧(一):如何保存和恢复TensorFlow训练的模型

【方向】 2017-10-30 15:51:02 浏览8430
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深度学习小技巧(二):如何保存和恢复scikit-learn训练的模型

如果深层神经网络模型的复杂度非常高的话,那么训练它可能需要相当长的一段时间,当然这也取决于你拥有的数据量,运行模型的硬件等等。在大多数情况下,你需要通过保存文件来保障你试验的稳定性,防止如果中断(或一个错误),你能够继续从没有错误的地方开始。

更重要的是,对于任何深度学习的框架,像TensorFlow,在成功的训练之后,你需要重新使用模型的学习参数来完成对新数据的预测。

在这篇文章中,我们来看一下如何保存和恢复TensorFlow模型,我们在此介绍一些最有用的方法,并提供一些例子。

1.首先我们将快速介绍TensorFlow模型

TensorFlow的主要功能是通过张量来传递其基本数据

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