Environnement d'exploitation
GeForce GTX 1070 (8GB)
ASRock Z170M Pro4S [Intel Z170chipset]
Ubuntu 14.04 LTS desktop amd64
TensorFlow v0.11
cuDNN v5.1 for Linux
CUDA v8.0
Python 2.7.6
IPython 5.1.0 -- An enhanced Interactive Python.
gcc (Ubuntu 4.8.4-2ubuntu1~14.04.3) 4.8.4
GNU bash, version 4.3.8(1)-release (x86_64-pc-linux-gnu)
J'essaie de sauvegarder les valeurs du lot d'entrée, du lot de sortie et de la prédiction après avoir appris TensorFlow dans un fichier et l'utiliser à partir d'un autre script Python.
Il semble que cela puisse être fait en exportant du binaire avec numpy.
Associé [numpy> Fichier en lecture / écriture> np.save () / np.load () / np.savetxt () / np.loadtxt ()> Binaire en lecture / écriture / csv en lecture / écriture](http://qiita.com/7of9/items/ c730990479687ec2e959)
J'ai implémenté le code suivant.
test_python_170324a.py
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
import numpy as np
# on Python 2.7.6
# 1. save
inpbt1 = np.array([[3, 1], [4, 1], [5, 9]], dtype='f')
inpbt2 = np.array([[2, 7], [1, 8], [2, 7]], dtype='f')
inpbt3 = np.array([[6, 0], [2, 2], [10, 23]], dtype='f')
alist = list([inpbt1, inpbt2, inpbt3])
print(alist)
FILENMAE = 'test_res_170328a.npy'
np.save(FILENMAE, alist)
# 2. load
rddat = np.load(FILENMAE)
for idx, elem in enumerate(rddat):
print('%d:%s' % (idx, elem))
résultat
$ python test_python_170324a.py
[array([[ 3., 1.],
[ 4., 1.],
[ 5., 9.]], dtype=float32), array([[ 2., 7.],
[ 1., 8.],
[ 2., 7.]], dtype=float32), array([[ 6., 0.],
[ 2., 2.],
[ 10., 23.]], dtype=float32)]
0:[[ 3. 1.]
[ 4. 1.]
[ 5. 9.]]
1:[[ 2. 7.]
[ 1. 8.]
[ 2. 7.]]
2:[[ 6. 0.]
[ 2. 2.]
[ 10. 23.]]
Le résultat ci-dessus est le même format de données que lorsque print () a été effectué après l'entraînement avec TensorFlow. batch_size = 3, exemple d'itération 3 fois. Le résultat ci-dessous est lu à partir du fichier enregistré et de la sortie.
https://hydrocul.github.io/wiki/numpy/ndarray-io.html
np.save et np.load peuvent envoyer ndarray dans un fichier ou entrer à partir d'un fichier. Le format du fichier est binaire et .npy est souvent utilisé comme extension du nom de fichier. Vous pouvez enregistrer un ndarray dans un fichier.
Nous envisageons d'enregistrer le lot d'entrée, le lot de sortie et la prédiction dans des fichiers séparés.
Cependant, à mesure que vous obtenez des prédictions, l'apprentissage est susceptible de progresser pendant cette période, il peut donc être préférable d'économiser du poids et des biais et de reconfigurer le réseau. http://qiita.com/7of9/items/ce58e66b040a0795b2ae
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