Tensorflow：保存和恢復TensorFlowEstimator（）的方法

Question

如何保存和加載該對象（ regressor ）？

from tensorflow.contrib import learn
regressor = learn.TensorFlowEstimator()

我無法使用tensorflow的默認Saver（）保存它。

如何使用此模型進行增量學習？ 我對構造函數中的continue_training參數感到困惑。 它說您可以一次又一次地用新數據調用擬合。 同時提供了partial_fit() 。 請幫我理解嗎？

Answer 1

根據此TF教程 ，以下內容應該起作用：

保存：

regressor.save('/tmp/tf_examples/my_model_1/')

用於還原：

new_regressor = TensorFlowEstimator.restore('/tmp/tf_examples/my_model_2')

---

對於增量培訓：請參考以下詳細信息。 他們給出了很好的解釋。

continue_training-將其設置為True ，模型將初始化一次，並且每次擬合都會對其進行持續訓練。

partial_fit-對一批樣本進行增量擬合