如何在Jupyter中恢复不同笔记本中的张量流图?

时间:2018-04-20 09:56:53

标签: tensorflow jupyter-notebook

我正在尝试使用tf.train.Saver()来保存和恢复张量流图。为了保存图表,我正在进行如下操作:

    saver = tf.train.Saver()
    init_op = tf.global_variables_initializer()
    sess.run(init_op)
    with sess.as_default():
          for ep in range(epoch):
                train_step.run(feed_dict={X: X_train,

                                    Y: y_train.reshape(-1,1)})


          saver.save(sess, 'my_test_model')

要恢复我正在做的模型:

    with tf.Session() as sess:

            saver.restore(sess, 'my_test_model')

            test_accuracy = sess.run(x,feed_dict={X: X_valid,
                                Y: y_valid.reshape(-1,1)})
            mse_test=loss.eval(feed_dict={X: X_valid,
                                Y: y_valid.reshape(-1,1)})



            print(mse_test)

虽然在同一个笔记本中这样做但一切都很完美。但是当我试图在另一个笔记本中做同样的事情时,问题就开始了:在新笔记本中没有定义保护程序所以我试图再次将其定义为tf.train.Saver()并得到错误ValueError:No要保存的变量。

我也尝试了

   saver = tf.train.import_meta_graph('my_test_model.meta')
   saver.restore(sess,tf.train.latest_checkpoint('./')) 

但图表变量未保存在元文件中。

有人遇到过类似的问题吗?我将不胜感激。

提前致谢!

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