Блог

Главная - Вопросы по программированию - Восстановление переменных тензорного потока из модели

Восстановление переменных тензорного потока из модели

#python #tensorflow

#python #tensorflow

Вопрос:

Я работал с моделью TF и хочу восстановить переменные модели. Однако эти переменные никогда не сохранялись на этапе обучения, и мне интересно, есть ли способ восстановить их только из модели, которую я воссоздал только из файла .h5 weights .

Вот как я восстанавливаю модель:

 import tensorflow as tf

with tf.Session(config=conf) as sess:
    restored_model = my_custom_model(sess, ...)
    restored_model.load_weights('/path/to/file.h5')

my_custom_model() Определение инициализирует переменные следующим образом:

     # Init vars before training
    sess.run(tf.local_variables_initializer())
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    sess.run(tf.tables_initializer())
    K.set_session(sess)

Однако во время обучения переменные модели не были сохранены. Есть ли способ получить эти переменные?

Комментарии:

1. Что значит «переменные не были сохранены»? Если они не были сохранены, они исчезли. Вы не можете волшебным образом восстановить их из воздуха.

2. Это должно быть так. Я думал, что смогу каким-то образом восстановить их, но, думаю, мне придется снова его обучить.

3. вы не можете, когда вы обучаете модель tf, переменные перезаписываются на каждой итерации, вы должны следить за ними во время процесса, если хотите их сохранить