如何从恢复的模型中获得预测MLP张量流？

Question

stackoverflowers，我需要tensorflow专家的一些帮助。实际上，我已经建立了一个多层感知器，训练它，测试它，一切似乎都没问题。但是，当我恢复模型并尝试再次使用它时，其准确性与训练模型不对应，并且预测与真实标签有很大不同。我用于恢复 - 预测的代码如下:(我使用R）

pred <- multiLayerPerceptron(test_data)
init <- tf$global_variables_initializer()
with(tf$Session() %as% sess, {
  sess$run(init)
  model_saver$restore(sess, "log_files/model_MLP1")
  test_pred_1 <- sess$run(pred, feed_dict= dict(x =  test_data))

})

代码一切正常吗？我想通过这部分代码来获得test_data模型的预测。

Answer 1

您的代码未显示初始化model_saver的位置，但应在创建计算图形后创建。如果没有，它不知道要恢复/保存哪些变量。因此，在model_saver之后创建pred <- multiLayerPerceptron(test_data)。

请注意，如果您在训练期间犯了同样的错误，您的检查点将为空，您需要先重新训练您的模型。