Tensorflow可以使用訓(xùn)練好的模型對(duì)新的數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)試，有兩種方法：第一種方法是調(diào)用模型和訓(xùn)練在同一個(gè)py文件中，中情況比較簡(jiǎn)單；第二種是訓(xùn)練過(guò)程和調(diào)用模型過(guò)程分別在兩個(gè)py文件中。本文將講解第二種方法。

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模型的保存

tensorflow提供可保存訓(xùn)練模型的接口，使用起來(lái)也不是很難，直接上代碼講解：

#網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
w1 = tf.Variable(tf.truncated_normal([in_units, h2_units], stddev=0.1))
b1 = tf.Variable(tf.zeros([h2_units]))
y = tf.nn.softmax(tf.matmul(w1, x) + b1)
tf.add_to_collection('network-output', y)

x = tf.placeholder(tf.float32, [None, in_units], name='x')
y_ = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10], name='y_')
#損失函數(shù)與優(yōu)化函數(shù)
cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y_ * tf.log(y), reduction_indices=[1]))
train_step = tf.train.AdamOptimizer(rate).minimize(cross_entropy)

saver = tf.train.Saver()
with tf.Session() as sess: 
    sess.run(init) 
    saver.save(sess,"save/model.ckpt") 
    train_step.run({x: train_x, y_: train_y})

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