セッションが終了したときにモデルを起動する - Tensorflow

Question

私は2つの隠れたレイヤーでニューラルネットワークを構築します。私は、同じセッションで残っている場合

saver.save(sess, "model.ckpt") 

、私はこのコードを起動します：私はセッションを起動すると、私はしてセッションを保存

restorer=tf.train.Saver() 
with tf.Session() as sess: 
    restorer.restore(sess,"./prova") 
    new_graph = tf.train.import_meta_graph('prova.meta')  
    new_graph.restore(sess, 'prova.ckpt') 
    feed={ 
     pred1.inputs:test_data, 
     pred1.is_training:False 
    } 
    test_predict=sess.run(pred1.predicted,feed_dict=feed) 

は、私はテストのためのモデルを起動することができます。

質問：セッションが終了したときにモデルを起動する方法はありますか？特に、私は列車の結果を.ckptに保存します。別の瞬間にモデルを再起動できますか？

Answer 1

tf.Session以外のモデルは実行できません。 the documentationから

Sessionオブジェクトは、Operationオブジェクトが実行される環境をカプセル化し、Tensorオブジェクトが評価されます。

しかし、あなたは簡単に開くことができるとのセッションを何度も閉じて、既存のグラフを使用するか、以前に保存したグラフをロードし、新しいセッションでそれを使用しています。これら二つのセッションの間

import tensorflow as tf 

v1 = tf.get_variable("v1", shape=[3], initializer = tf.zeros_initializer) 
v2 = tf.get_variable("v2", shape=[5], initializer = tf.zeros_initializer) 

inc_v1 = v1.assign(v1+1) 
dec_v2 = v2.assign(v2-1) 
init_op = tf.global_variables_initializer() 
saver = tf.train.Saver() 

with tf.Session() as sess: 
    sess.run(init_op) 
    inc_v1.op.run() 
    dec_v2.op.run() 
    save_path = saver.save(sess, "/tmp/model.ckpt") 
    print("Model saved in file: %s" % save_path) 

with tf.Session() as sess: 
    saver.restore(sess, "/tmp/model.ckpt") 
    print("Model restored.") 
    print("v1 : %s" % v1.eval()) 
    print("v2 : %s" % v2.eval()) 

あなたはv1とv2を評価することはできませんが、右後に新しいセッションを開始することができます：ここで少しexample from the docを変更しています。