tensorflow model 가중치 저장

How to use tensorflow Saver

학습한 가중치 저장

• session이 열린 상태에서 session을 넘겨 줘야한다. , save의 마지막경로는 없는 파일 이여야 한다 즉, 마지막 이름이 파일의 이름.
  1. saver = tf.train.Saver() #saver 객체를 만들어준다.
  2. ckpt 기존 파일을 load 한다
  3. saver.save(sess, checkpoint_dir, global_step = epoch) 학습을 시키는 반복문안에 원하는 step 간격만큼 넘기면 그때 마다 가중치 저장, ex)epoch을 주면 epoch 마다 저장.

meta 파일(가중치 저장한) load

• 학습한 가중치 저장의 2)의 내용.
  1. ckpt = tf.train.get_checkpoint_state(checkpoint_dir) save할때 checkpoint state protocol buffer를 checkpoint 파일에 저장하는데 checkpoint stae protocol buffer에는
  • model_chechpoint_path : 가장 최근 가중치 파일의 path 정보
    • 이용 ckpt.model_checkpoint_paths -> return saved/train2-9
  • all_model_checkpoint_paths : 모든 path
    • 이용 ckpt.all_model_checkpoint_paths -> return [saved/train2-5, saved/train2-6, saved/train2-7]
      1. _

  if ckpt and ckpt.model_checkpoint_path: #가장최근에 ckpt파일에 접근한다.
    ckpt_name = os.path.basename(ckpt.model_checkpoint_path) #입력받은 경로의 기본 이름을 반환한다.
    self.saver.restore(self.sess, os.path.join(checkpoint_dir, ckpt_name)) #dir : meta file
    return True

  else:
    return False

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