TensorFlow：保存和恢复 TensorFlowEstimator() 的方法

【问题标题】：Tensorflow: method to save and restore TensorFlowEstimator()TensorFlow：保存和恢复 TensorFlowEstimator() 的方法
【发布时间】：2016-10-09 18:28:04
【问题描述】：

如何保存和加载这个对象（regressor）？

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

我无法使用 tensorflow 的默认 Saver() 来保存它。

如何使用此模型进行增量学习？我对其构造函数中的continue_training 参数感到困惑。它说你可以用新数据一次又一次地调用 fit。同时提供partial_fit()。请帮我理解？

【问题讨论】：

标签： python python-3.x machine-learning tensorflow lstm

【解决方案1】：

根据这个TF tutorial，以下应该可以工作：

保存：

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

用于恢复：

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

对于增量训练：请参阅以下详细信息。他们给出了很好的解释。

continue_training - 将此设置为True，模型初始化一次，它将在每次拟合调用时持续训练。

partial_fit - 增量拟合一批样本

【讨论】：

谢谢，它解决了我的问题。你能帮我解决我的第二个疑问吗（声明已更新）。