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Tensorflow同時載入多個模型的實例講解-創(chuàng)新互聯(lián)

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。

創(chuàng)新互聯(lián)是由多位在大型網(wǎng)絡公司、廣告設計公司的優(yōu)秀設計人員和策劃人員組成的一個具有豐富經(jīng)驗的團隊,其中包括網(wǎng)站策劃、網(wǎng)頁美工、網(wǎng)站程序員、網(wǎng)頁設計師、平面廣告設計師、網(wǎng)絡營銷人員及形象策劃。承接:網(wǎng)站建設、成都網(wǎng)站建設、網(wǎng)站改版、網(wǎng)頁設計制作、網(wǎng)站建設與維護、網(wǎng)絡推廣、數(shù)據(jù)庫開發(fā),以高性價比制作企業(yè)網(wǎng)站、行業(yè)門戶平臺等全方位的服務。

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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