【问题标题】:tensorflow 0.9 skflow model save and restore doesn't worktensorflow 0.9 skflow模型保存和恢复不起作用
【发布时间】:2023-04-09 19:47:02
【问题描述】:

我已在 python3 上将我的 tensorflow 从 0.7 更新到 0.9。现在我无法使用 skflow(tensorflow.contrib.learn) 恢复我以前保存的模型。这是在 tensorflow 0.7 上工作的示例代码示例。

import tensorflow.contrib.learn as skflow
from sklearn import datasets, metrics, preprocessing

boston = datasets.load_boston()
X = preprocessing.StandardScaler().fit_transform(boston.data)
regressor = skflow.TensorFlowLinearRegressor()
regressor.fit(X, boston.target)
score = metrics.mean_squared_error(regressor.predict(X), boston.target)
print ("MSE: %f" % score)

regressor.save('/home/model/')

classifier = skflow.TensorFlowEstimator.restore('/home/model/')

在 tensorflow 0.9 上我收到了这个错误。

AttributeError: 'TensorFlowLinearRegressor' object has no attribute '_restore'

【问题讨论】:

    标签: python neural-network tensorflow skflow


    【解决方案1】:

    我相信在构建估算器/回归器时,已弃用保存和恢复以支持 model_dir 参数:

    regressor = skflow.TensorFlowLinearRegressor(model_dir='/home/model/')
    regressor.fit(X, boston.target)
    ...
    estimator = skflow.TensorFlowLinearRegressor(model_dir='/home/model/')
    estimator.predict(...)
    

    【讨论】:

    • 只是为了澄清,如果我在 xyz.py 中训练/拟合模型并在 mno.py 中使用预测代码(再次没有训练模型);它会工作吗?
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