dan*_*451 5 python restore neural-network tensorflow
我使用TensorFlow构建并训练了一些网络,并成功地设法保存并恢复了模型的参数.
但是,对于某些情况 - 例如在客户的基础架构中部署经过培训的网络 - 它不是运送完整代码/模型的最佳解决方案.因此,我想知道是否有任何方法可以在没有用于培训的原始代码/模型的情况下恢复/运行经过训练的网络？
我想这会导致问题是,除了变量的权重之外,TensorFlow是否能够将(压缩的？)版本的网络架构保存到检查点文件中.
这有点可能吗？
如果您确实需要仅从 graphdef 文件 (*.pb) 恢复，例如从另一个应用程序加载它，则需要使用此处的 freeze_graph.py 脚本： https: //github.com/tensorflow/tensorflow /blob/master/tensorflow/python/tools/freeze_graph.py
该脚本采用 graphdef (.pb) 和检查点 (.ckpt) 文件作为输入，并输出一个 graphdef 文件，其中包含常量形式的权重（您可以阅读脚本上的文档以了解更多详细信息）。
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