Question

我有一个我使用

创建并保存的DNNClassifier

classifier = learn.DNNClassifier(
  feature_columns=feature_columns, hidden_units=[10, 20, 10], n_classes=3, model_dir=model_directory)

然后将某些内容保存在目录model_directory中，我获取文件

checkpoint
events.out.tfevents.1480518258.DESKTOP-E18T9HJ
graph.pbtxt
model.ckpt-100-00000-of-00001
model.ckpt-1-00000-of-00001
model.ckpt-100.meta
model.ckpt-1.meta

然后我尝试使用

加载它

new_classifier = learn.TensorFlowEstimator.restore(model_directory)

（根据我所看到的there）但得到

File "importAndClassify.py", line 17, in <module>
  new_classifier = learn.TensorFlowEstimator.restore(model_directory)
File "/home/Alois/anaconda2/envs/tensorflow/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/contrib/learn/python/learn/estimators/base.py", line 441, in restore
raise ValueError("Restore folder doesn't contain model definition.")
ValueError: Restore folder doesn't contain model definition.

你知道我应该怎么做吗？我读了here＆＃34;通过向构造函数提供相同的model_dir来完成恢复。＆＃34;但这没有结果。

new_classifier = learn.DNNClassifier(model_directory)

我对所有API更改和缺乏明确的文档感到困惑。特别是，我不知道为什么在一些教程中，使用张量流变量和会话构建分类器，一切都非常复杂，有时候，听起来很容易，你只需要说你想要这个分类器基于此参数和此参数...这是否进一步参数化？这两个愿景之间是否存在桥梁？

如何在不使用会话的情况下使用tensorflow恢复模型？

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