テンソルフローで微調整モデルを使用するには？

Question

訓練を受けたAlexNetを使用してデータベースを微調整しました。さて、セッションを保存したら、私はのmodel.ckpt.meta、model.ckpt.index、model.ckpt.dataの3つのファイルを得ました。 ここで、新しい重みとモデルを使って、他の画像を予測する方法を説明します。

また、重みを.npy形式で保存する方法はありますか？

Answer 1

TensorFlow docsによれば、Saverオブジェクトで変数を保存し、同じものでロードします。

# Create some variables. 
v1 = tf.Variable(..., name="v1") 
v2 = tf.Variable(..., name="v2") 

saver = tf.train.Saver() 

if training: 
    initialize() 
    train() 
    save_path = saver.save(sess, "/tmp/model.ckpt") # save your variables 

if testing: 
    saver.restore(sess, "/tmp/model.ckpt") # load your variables 
    predict() 

変数は、独自の形式で保存されているTensorFlow：次のような。 Numpy docsで述べたようにnumpyのような変数を保存するには、numpyのアレイのようなセッションからテンソルを取得し、numpyのを/負荷を保存する必要があります：あなたがしたいと思いますなぜ

# After training 
v1_np = sess.run(v1, your_data) # get numpy array from TensorFlow 
np.save('/tmp/123', v1_np) # save to numpy format 

# something else happens here 

# Load the numpy variables 
v1_np = vnp.load('/tmp/123.npy') 
v1 = tf.Variable(v1_np) # initialize your tf variable with numpy values 

これは神秘的である