简单的线性回归实现模型的存储和读取

和这篇文章对比https://blog.csdn.net/fanzonghao/article/details/81023730

不希望重复定义图上的运算，也就是在模型恢复过程中，不想sess.run(init)首先看路径

lineRegulation_model.py定义线性回归类：

import tensorflow as tf
"""
类定义一些公共量，方便模型载入用
"""
class LineRegModel:def __init__(self):with tf.variable_scope('var'):self.a_val=tf.Variable(tf.random_normal(shape=[1]),name='a_val')self.b_val = tf.Variable(tf.random_normal(shape=[1]),name='b_val')self.x_input=tf.placeholder(dtype=tf.float32,name='input_placeholder')self.y_label = tf.placeholder(dtype=tf.float32,name='result_placeholder')self.y_output = tf.add(tf.multiply(self.x_input,self.a_val),self.b_val,name='output')self.loss=tf.reduce_mean(tf.pow(self.y_output-self.y_label,2))def get_saver(self):return tf.train.Saver()def get_op(self):return tf.train.GradientDescentOptimizer(0.01).minimize(self.loss)

model_train.py定义模型训练过程

import tensorflow as tf
import numpy as np
from save_and_restore2 import global_variable
from save_and_restore2 import  lineRegulation_model as model
import os
if not os.path.exists('./model'):os.makedirs('./model')
"""
训练模型
"""
train_x=np.random.rand(5)
train_y=train_x*5+3
model=model.LineRegModel()#类要加括号
a_val=model.a_val
b_val=model.b_val
x_input=model.x_input
y_label=model.y_label
y_output=model.y_output
loss=model.loss
optimizer=model.get_op()
saver=model.get_saver()
if __name__ == '__main__':init=tf.global_variables_initializer()with tf.Session() as sess:sess.run(init)flag=Trueepoch=0while flag:epoch+=1cost,_=sess.run([loss,optimizer],feed_dict={x_input:train_x,y_label:train_y})if cost<1e-6:flag=Falseprint('a={},b={}'.format(a_val.eval(sess),b_val.eval(sess)))print('epoch={}'.format(epoch))print(a_val)# print(a_val.op)saver.save(sess,global_variable.save_path)print('model save finish')

print(a_val)的形式

print(a_val.op)的形式

model_restore.py恢复模型，利用恢复图在恢复权重的方式，可实现更细节的模型恢复

import tensorflow as tf
from save_and_restore import global_variable,lineRegulation_model as model
"""
恢复模型图文件
"""
saver=tf.train.import_meta_graph('./model/weight.meta')
#读取placeholder和最终的输出结果
graph=tf.get_default_graph()
a_val=graph.get_tensor_by_name('var/a_val:0')
b_val=graph.get_tensor_by_name('var/b_val:0')input_placeholder=graph.get_tensor_by_name('input_placeholder:0')
labels_placeholder=graph.get_tensor_by_name('result_placeholder:0')
y_output=graph.get_tensor_by_name('output:0')with tf.Session() as sess:#具体权重的恢复saver.restore(sess,'./model/weight')result=sess.run(y_output,feed_dict={input_placeholder:[1]})print(result)print(sess.run(a_val))print(sess.run(b_val))

简单的线性回归实现模型的存储和读取相关推荐

数学建模优化模型简单例题_数学建模之优化模型：存储模型
点击上方「蓝字」关注我们最近,为申报市级精品课程,我为我校"数学建模与科学计算"课程录制了讲课视频,下面是3.1节优化模型的第一个例子:存储模型.敬请大家批评指正! 优化模型是数 ...
python计算均方根误差_如何在Python中创建线性回归机器学习模型？「入门篇」
线性回归和逻辑回归是当今很受欢迎的两种机器学习模型. 本文将教你如何使用 scikit-learn 库在Python中创建.训练和测试你的第一个线性.逻辑回归机器学习模型,本文适合大部分的新人小白. ...
通过简单的线性回归理解机器学习的基本原理
在本文中,我将使用一个简单的线性回归模型来解释一些机器学习(ML)的基本原理.线性回归虽然不是机器学习中最强大的模型,但由于容易熟悉并且可解释性好,所以仍然被广泛使用.简单地说,线性回归用于估计连续或 ...
简单多元线性回归（梯度下降算法与矩阵法）
from:https://www.cnblogs.com/shibalang/p/4859645.html 多元线性回归是最简单的机器学习模型,通过给定的训练数据集,拟合出一个线性模型,进而对新数据做 ...
梯度下降的线性回归用python_运用TensorFlow进行简单实现线性回归、梯度下降示例...
线性回归属于监督学习,因此方法和监督学习应该是一样的,先给定一个训练集,根据这个训练集学习出一个线性函数,然后测试这个函数训练的好不好(即此函数是否足够拟合训练集数据),挑选出最好的函数(cost f ...
UA MATH571A 一元线性回归I 模型设定与估计
UA MATH571A 一元线性回归I 模型设定与估计模型设定最小二乘法(Method of Least Square) Coefficients Mean Response and Residu ...
一个简单例子：贫血模型or领域模型
转:一个简单例子:贫血模型or领域模型贫血模型我们首先用贫血模型来实现.所谓贫血模型就是模型对象之间存在完整的关联(可能存在多余的关联),但是对象除了get和set方外外几乎就没有其它的方法,整个 ...
4、python简单线性回归代码案例(完整)_python 实现一个简单的线性回归案例
#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @File : 自实现一个线性回归.py # @Author: 赵路仓 # @Date : 2020/4 ...
我的第一篇博文——简单的C/S模型
这几天在学习Linux环境下的基础socket编程,作为一个小实验,自己编写了一个最基本简单的C/S模型,然而并没有像我想当然的那样一次性成功.一些错误来源于概念的偏差,而一些来源于对细节的忽略.总的 ...

简单的线性回归实现模型的存储和读取

简单的线性回归实现模型的存储和读取相关推荐

最新文章

热门文章