tensorflow 강좌4. 학습데이터 저장/복구

-학습데이터 저장 및 복구

: 저장

변수들 선언. (tf.Variables....) 주의! 이름을 지정.

W1 = tf.Variable( tf.truncated_normal(shape=[INPUTSIZE, HIEEDNSIZE]), dtype=tf.float32, name='W1')

저장할 변수들 지정

param_list={ 'W1':W1, 'b1':b1, 'W2':W2, 'b2':b2}

saver = tf.train.Saver( param_list )

...

saver.save(sess, './savedata.ckpt', write_meta_graph=False)     #디렉터리 명시

: 로딩

변수들 선언. (tf.Variables....) 주의! 이름을 지정. (저장시 사용했던 variables 그대로 복사)

saver 초기화도 동일

param_list={ 'W1':W1, 'b1':b1, 'W2':W2, 'b2':b2}

saver = tf.train.Saver( param_list )

...

sess=tf.Session()

saver.restore(sess, './savedata.ckpt')

로딩 완료. W1, b1, ... 변수들 사용 가능.