回答編集履歴
4
実装コード追加
test
CHANGED
@@ -39,3 +39,187 @@
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39
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saver.restore(sess,model_path)
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40
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```
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+
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+
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+
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**2018-01-04 16:55 追記**
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書き替えを適用するとこんな感じです。
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確認のため学習を10STEPくらいで止めたものを保存しました。
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結果、Accuracyは0.90弱でしたが、ロード後(以下のコードです)で学習を飛ばして判定させても結果は0.90弱になりました。
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ロード後のイメージ写真を貼りますね。
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![イメージ説明](c8f6d9c207dbd27fd19bb82208f1ccd5.png)
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```Python
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# coding: UTF-8
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import tensorflow as tf
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from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
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# データ読み込み
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mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)
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# placeholder用意 xは学習用画像
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x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])
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+
# y_は学習用ラベル
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+
y_ = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10])
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# weightとbias
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# さっきの例ではw * xだったけど、今回はw * x + b
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+
W = tf.Variable(tf.zeros([784, 10]),name='W')
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+
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b = tf.Variable(tf.zeros([10]),name='b')
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100
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+
# Softmax Regressionを使う yはモデル
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+
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+
y = tf.nn.softmax(tf.matmul(x, W) + b)
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+
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+
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+
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+
# 交差エントロピー
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+
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+
cross_entropy = -tf.reduce_sum(y_ * tf.log(y))
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+
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+
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+
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+
# 先ほど使ったGradientDescentOptimizerで、今回はcross_entropyを利用
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+
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+
train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.01).minimize(cross_entropy)
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+
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+
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+
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+
# 初期化に関するコードの書き換え
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+
# -------------------------------------------
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+
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+
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+
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+
# model_path = './model/model.ckpt'
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+
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+
# # 初期化
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+
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+
#init = tf.global_variables_initializer()
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+
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+
#sess = tf.Session()
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+
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+
#sess.run(init)
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+
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+
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+
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+
model_path = './model/model.ckpt'
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+
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141
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+
# 初期化
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142
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+
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143
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+
init = tf.global_variables_initializer()
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144
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+
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145
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+
sess = tf.Session()
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+
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+
saver = tf.train.Saver()
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+
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+
saver.restore(sess,model_path)
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+
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151
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+
sess.run(init)
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+
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+
# -------------------------------------------
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+
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+
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+
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+
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+
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+
# データ読み込み確認のため学習はコメントアウト
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+
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161
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+
# -------------------------------------------
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+
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# 学習
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+
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+
#for i in range(1000):
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+
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+
# print(i)
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+
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+
# batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(100)
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+
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+
# sess.run(train_step, feed_dict={x: batch_xs, y_: batch_ys})
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+
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+
# if i == 99:
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174
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+
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+
# saver = tf.train.Saver()
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+
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177
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+
# saver.save(sess,model_path)
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178
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+
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+
# print("model saved" + model_path)
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180
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+
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181
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+
# print(sess.run(W))
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+
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183
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+
# print(sess.run(b))
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184
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+
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185
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+
# -------------------------------------------
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+
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+
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+
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+
# テストデータで予測
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+
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+
correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y,1), tf.argmax(y_,1))
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192
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+
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193
|
+
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))
|
194
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+
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195
|
+
acc = sess.run(accuracy, feed_dict={x: mnist.test.images, y_: mnist.test.labels})
|
196
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+
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197
|
+
print('accuracy : '+str(acc));
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198
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+
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+
sess.close()
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200
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+
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201
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+
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202
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+
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203
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+
sess = tf.InteractiveSession()
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204
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+
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|
+
init = tf.global_variables_initializer()
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+
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207
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+
sess.run(init)
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208
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+
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+
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+
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211
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+
saver.restore(sess,model_path)
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+
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213
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+
print(sess.run(W))
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214
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+
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215
|
+
print(sess.run(b))
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216
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+
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217
|
+
correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y,1), tf.argmax(y_,1))
|
218
|
+
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219
|
+
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))
|
220
|
+
|
221
|
+
acc = sess.run(accuracy, feed_dict={x: mnist.test.images, y_: mnist.test.labels})
|
222
|
+
|
223
|
+
print('accuracy : '+str(acc))
|
224
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+
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225
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+
```
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3
test
CHANGED
@@ -30,6 +30,12 @@
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30
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+
ckpt = tf.train.get_checkpoint_state('./model/')
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+
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+
print(ckpt)
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+
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+
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+
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saver.restore(sess,model_path)
|
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```
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2
test
CHANGED
@@ -16,13 +16,19 @@
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16
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-
問題はセッションの復旧だと思いますので、以下のようにしてはいかがでしょうか?
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+
問題はセッションの復旧だと思いますので、以下のようにして、メタグラフのコードをバッサリ削ってはいかがでしょうか?
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20
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22
22
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23
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```Python
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24
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25
|
+
# saver = tf.train.import_meta_graph('./model/model.ckpt.meta')
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26
|
+
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25
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|
saver = tf.train.Saver()
|
28
|
+
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|
+
model_path = './model/model.ckpt'
|
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|
+
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31
|
+
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26
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|
|
27
33
|
saver.restore(sess,model_path)
|
28
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1
test
CHANGED
@@ -1,8 +1,24 @@
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1
|
-
`saver = tf.train.import_meta_graph(...)`という書き方を初めて見ました。
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1
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+
`saver = tf.train.import_meta_graph(...)`という書き方を初めて見ました。
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2
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+
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3
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+
試していないのでいけませんが、ここが怪しい気がします。
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2
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3
5
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+
気になって調べると、以下の関係がある事が分かります。
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+
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+
|操作対象|書き出し|読み出し|
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+
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+
|:--:|:--:|:--:|
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+
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+
|[**セッション**](https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/train/Saver)|`saver.save(...)`|`saver.restore`|
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+
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+
|[メタグラフ](https://www.tensorflow.org/api_guides/python/meta_graph)|`export_meta_graph`|`import_meta_graph`|
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5
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-
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問題はセッションの復旧だと思いますので、以下のようにしてはいかがでしょうか?
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```Python
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