TensorFlow训练参数存为npy格式并调用—

模型训练并保存

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Sun Mar 15 10:27:32 2020@author: weixifei
"""
import tensorflow as tf
import numpy as np# In[]
x = tf.random_normal([100,1],mean=1.75,stddev=0.5,name="my_data")
y_true = tf.matmul(x,[[0.7]])+0.8
weight = tf.Variable(tf.random_normal([1,1],mean=0.1,stddev=1.0),name="weight")
bias = tf.Variable(0.1,name="bias")
y_predict = tf.matmul(x,weight)+bias
loss = tf.reduce_mean(tf.square(y_true-y_predict))
train_op=tf.train.GradientDescentOptimizer(0.1).minimize(loss)
init_op=tf.global_variables_initializer()# In[]   # In[]
with tf.Session() as sess:#初始化变量sess.run(init_op)#打印随机初始化的权重和偏置#print("随机初始化的权重参数为：%f,偏置为：%f" %(weight.eval(),bias.eval()))#循环训练，运行优化for i in range(50):sess.run(train_op)print("第%d次训练权重参数为：%f,偏置为：%f" %(i,weight.eval(),bias.eval()))
#模型保存data = {}#权值和偏置保存为npy格式，最后一次训练的值#每一次重新训练保存需要重启控制台，不然上次的模型参数也会被保存for var in tf.trainable_variables():print(var.name) #打印变量名字data[var.name] = sess.run(var)np.save('./out.npy', data)

加载npy参数文件测试

#加载npy文件测试
data=np.load('./out.npy',allow_pickle=True).item() #读入npy文件
#将字典中的某个值以张量的形式赋给网络中的某个权重和偏置（得知道键）
#trainable决定你是否要固定权重，False代表固定权重
w = tf.Variable(data['weight:0'], dtype=tf.float32, trainable=False)
sess=tf.Session()
sess.run(tf.global_variables_initializer())
print(sess.run(w))

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