Tensorflow:如何在应用程序中使用训练有素的模型？

Question

我已经训练了Tensorflow模型,现在我想导出"函数"以在我的python程序中使用它.这是可能的,如果是的话,怎么样？任何帮助都会很好,在文档中找不到多少.(我不想保存会话!)

我现在按照你的建议存储了会话.我现在加载它像这样:

f = open('batches/batch_9.pkl', 'rb')
input = pickle.load(f)
f.close()
sess = tf.Session()

saver = tf.train.Saver()
saver.restore(sess, 'trained_network.ckpt')
y_pred = []

sess.run(y_pred, feed_dict={x: input})

print(y_pred)

但是,当我尝试初始化保护程序时,我收到错误"没有要保存的变量".

我想要做的是:我正在为棋盘游戏编写机器人,输入是板上的情况,格式化为张量.现在我想要返回一个张量,它给了我下一个最好的位置,即一个0到处的张量和1个位置.

Answer 1

我不知道是否有其他方法可以做到这一点,但您可以通过保存会话在另一个Python程序中使用您的模型:

您的培训代码:

# build your model

sess = tf.Session()
# train your model
saver = tf.train.Saver()
saver.save(sess, 'model/model.ckpt')

在您的申请中:

# build your model (same as training)
sess = tf.Session()
saver = tf.train.Saver()
saver.restore(sess, 'model/model.ckpt')

然后,您可以使用feed_dict评估模型中的任何张量.这显然取决于你的模型.例如:

session.run(y_pred, feed_dict={x: input_data})