有時我們希望在一個python的文件空間同時載入多個模型,例如 我們建立了10個CNN模型,然后我們又寫了一個預測類Predict,這個類會從已經(jīng)保存好的模型restore恢復相應的圖結構以及模型參數(shù)。然后我們會創(chuàng)建10個Predict的對象Instance,每個Instance負責一個模型的預測。
Predict的核心為:
class Predict: def __init__(self....): 創(chuàng)建sess 創(chuàng)建恢復器tf.train.Saver 從恢復點恢復參數(shù):tf.train.Saver.restore(...) def predict(self,...): sess.run(output,feed_dict={輸入})
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網(wǎng)站欄目:Tensorflow同時載入多個模型的實例講解-創(chuàng)新互聯(lián)
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