张量流重新训练模型文件
tensorflow retrain model file
我开始使用 tensorflow 并使用 retrain.py 教它一些新类别 - 这很有效 - 但我有一些问题：
在retrain.py的评论中说：
“这会生成一个新的模型文件，可以由任何 TensorFlow 加载和 运行
程序，例如 label_image 示例代码”
但是我还没有找到这个新模型文件保存到哪里？
还有：它确实包含了整个模型，对吧？不仅仅是再培训的部分？
感谢您解决这个问题
虽然 运行 retrain.py 您可以提供 --output_graph 和 --output_labels 参数来指定保存图形的位置（默认为 /tmp/output_graph.pb）和标签也是如此。您可以根据自己的要求进行更改。
1)我想你可能想要保存新模型。
当你想在一些过程后保存模型时，你可以使用
saver.save(sess, 'directory/model-name', *optional-arg)。
查看https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/train/Saver
如果您按纪元或您想使用的任何度量更改模型名称，您可以保存新模型（否则，它可能与以前保存的模型重叠）。
您可以通过搜索'checkpoint'、'.index'、'.meta'找到保存的模型。
2)保存整个模型还是只保存其中的一部分？
这是您需要学习有关 tf.session 和储户的大量想法的部分。您可以保存全部或部分，这取决于您。同样，从上面的link开始。道德是你把你想保存的变量放在 link 中引用为 'var_list' 的列表中，你只能为它们保存。当你回调它们时，你现在还需要指定模型中的哪些变量对应于加载变量中的变量。
我开始使用 tensorflow 并使用 retrain.py 教它一些新类别 - 这很有效 - 但我有一些问题：
在retrain.py的评论中说： “这会生成一个新的模型文件，可以由任何 TensorFlow 加载和 运行 程序，例如 label_image 示例代码” 但是我还没有找到这个新模型文件保存到哪里？
还有：它确实包含了整个模型，对吧？不仅仅是再培训的部分？
感谢您解决这个问题
虽然 运行 retrain.py 您可以提供 --output_graph 和 --output_labels 参数来指定保存图形的位置（默认为 /tmp/output_graph.pb）和标签也是如此。您可以根据自己的要求进行更改。
1)我想你可能想要保存新模型。
当你想在一些过程后保存模型时，你可以使用
saver.save(sess, 'directory/model-name', *optional-arg)。
查看https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/train/Saver
如果您按纪元或您想使用的任何度量更改模型名称，您可以保存新模型（否则，它可能与以前保存的模型重叠）。
您可以通过搜索'checkpoint'、'.index'、'.meta'找到保存的模型。
2)保存整个模型还是只保存其中的一部分？ 这是您需要学习有关 tf.session 和储户的大量想法的部分。您可以保存全部或部分，这取决于您。同样，从上面的link开始。道德是你把你想保存的变量放在 link 中引用为 'var_list' 的列表中，你只能为它们保存。当你回调它们时，你现在还需要指定模型中的哪些变量对应于加载变量中的变量。