TensorFlow 高级 API 中的 CheckPoints 和 SavedMode

2023-11-27 05:15:22

TensorFlow 高级 API 简介

TensorFlow 高级 API 是 TensorFlow 提供的一套高级别、面向对象的编程接口，它可以帮助开发者快速地构建和训练机器学习模型。TensorFlow 高级 API 中包含了多种组件，包括 Estimator、Layers、Metrics 等，这些组件可以帮助开发者更轻松地完成模型的构建、训练和评估。

Checkpoints 和 SavedMode

Checkpoints 和 SavedMode 是 TensorFlow 提供的两种模型格式。Checkpoints 是 TensorFlow 中保存模型参数的一种方式，它可以将模型在训练过程中的参数值保存下来，以便在以后需要时重新加载使用。SavedMode 是一种新的模型格式，它可以保存模型的结构和参数，并且可以被不同的 TensorFlow 版本加载和使用。

Checkpoints 的用法

Checkpoints 的用法相对简单，只需要使用 tf.train.Saver 类即可保存和恢复模型参数。以下是一个保存模型参数的示例：

saver = tf.train.Saver()
saver.save(sess, "my_model")

以上代码中，sess 是 TensorFlow 会话，"my_model" 是保存模型参数的文件路径。

恢复模型参数的代码如下：

saver = tf.train.Saver()
saver.restore(sess, "my_model")

以上代码中，sess 是 TensorFlow 会话，"my_model" 是保存模型参数的文件路径。

SavedMode 的用法

SavedMode 的用法也相对简单，只需要使用 tf.saved_model.save 和 tf.saved_model.load 函数即可保存和加载模型。以下是一个保存模型的示例：

tf.saved_model.save(sess, "my_model")

以上代码中，sess 是 TensorFlow 会话，"my_model" 是保存模型的文件路径。

加载模型的代码如下：

model = tf.saved_model.load("my_model")

以上代码中，"my_model" 是保存模型的文件路径。

Checkpoints 和 SavedMode 的对比

Checkpoints 和 SavedMode 都是 TensorFlow 提供的模型格式，但它们之间存在一些差异。

保存的内容不同。 Checkpoints 只保存模型的参数，而 SavedMode 保存了模型的结构和参数。
加载方式不同。 Checkpoints 需要使用 tf.train.Saver 类加载，而 SavedMode 可以直接使用 tf.saved_model.load 函数加载。
兼容性不同。 Checkpoints 只兼容 TensorFlow 1.x 版本，而 SavedMode 兼容 TensorFlow 1.x 和 2.x 版本。