本文目录
- tensorflow 保存好训练的模型，restore 后验证集的正确率很低
- keep识别训练保存在哪里
- tensorflow如何使用训练好的模型做测试
- 保存tensorflow模型为pb文件
- HanLP如何保存训练的模型文件
tensorflow 保存好训练的模型，restore 后验证集的正确率很低
没用过tensorflow，我从数据的角度想想1、导入后随机看几个节点的权重参数，看看网络是不是正常保存了2、是不是在数据归一化的时候第一次你归一化用的是test+train数据而第二次只用了test数据3、网络里面可以用了一些有随机性的方法在比如随机采样之类的4、用到了在线更新
keep识别训练保存在哪里
keep是由Google开发的用于存储和管理机器学习模型的平台，通常用于训练和部署TensorFlow模型。在keep中，训练和训练元数据保存在称为“checkpoint”的目录中。Checkpoint目录包含保存的状态和变量，它们可以用于恢复或迁移训练工作。在TensorFlow中，您可以使用tf.train.Saver保存模型检查点，并使用tf.train.import_meta_graph从检查点中导入图形。总而言之，keep中的训练和元数据保存在名为“checkpoint”的目录中，它是训练模型的重要组成部分。
tensorflow如何使用训练好的模型做测试
可以通过tf.train.Saver来保存模型，然后通过import_meta_graph来读取。
具体可以参考一下:
飞升之路 TensorFlow — 模型保存与读
保存tensorflow模型为pb文件
通常训练模型的时候是保存ckpt方便接着训练，但是上线可以保存为pb模型，加载的时候不需要重新定义模型，只用输入输出来调用模型。 save_model 和load_model两个函数要分开执行，第一次注释掉load，只save，第二次load的时候注释掉save。因为声明模型的时候都是用默认图，变量命名会依次是0,1，load的时候名字对应不上。 保存好的pb模型路径文件格式为 还有一种保存pb模型的方法，保存的东西只有model.pb没有variables。 ***隐藏网址***
HanLP如何保存训练的模型文件
在Tensorflow中，保存模型最简单的方法是使用tf.train.Saver对象，当我们构造了一个Saver对象以后，调用该对象的save方法即可将我们指定会话中的Tensorflow Graph模型保存到磁盘文件中去；而另一方面，我们可以调用对象的restore方法从磁盘中读取Tensorflow Graph模型。
