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tf.train.Saver（）。restore（）和tf.saved_model.loader之间有什么区别

[英]what the differences between tf.train.Saver().restore() and tf.saved_model.loader

原文 2017-07-13 08:40:21 9 1 python/ tensorflow

I'd like to know the differences between tf.train.Saver().restore() and tf.saved_model.loader() . 我想知道tf.train.Saver().restore()和tf.saved_model.loader()之间的区别。

As far as I know, tf.train.Saver().restore() restores the previously saved variables from the checkpoint file; 据我所知， tf.train.Saver().restore()从checkpoint文件恢复以前保存的变量; and tf.saved_model.loader() loads the graph def from the pb file. 和tf.saved_model.loader()从pb文件加载图形def。

But I have no idea about when I should choose restore() or loader() ? 但我不知道何时应该选择restore()或loader() ？

1 个解决方案

During training, restoring from checkpoints, etc, you want to use the saver. 在训练期间，从检查点等处恢复时，您需要使用保护程序。 You only want to use the saved model if you're loading your exported model for inference. 如果要加载导出的模型以进行推理，则只需要使用已保存的模型。

无法使用tf.train.Saver还原模型中的变量 - Failed to use tf.train.Saver to restore Variables in my model

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