python - 风格转移：在 tensorflow 1.15.0 中保存和恢复检查点/模型

Question

我对在 tensorflow 1.15.0 中保存和恢复模型感到有点沮丧。我想在 jupyter notebook / google colab notebook 环境中实现它。该应用程序是图像的风格转换。

我只是想保存模型并恢复它，以便为大量图像应用样式转换。

tensorflow 文档有点混乱，（我没有找到这方面的例子），所以我从来不知道正确的语法是什么样的。

我现在正处于我想要实现一件事的地步：

1. 正确恢复模型。

我现在将编写相关行：

model = get_model()  
opt = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=2.5,beta1=0.99, epsilon=1e-1)
saver = tf.train.Checkpoint(model=model, optimizer=opt)
saver.save('/content/sample_data/test/_____NEU____')

当我想恢复模型时，我使用命令：

saver.restore('/content/sample_data/test/_____NEU____')

我该如何解决这个问题，并正确加载我的检查点文件？谢谢

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谷歌 colab 项目在这里：

https://colab.research.google.com/drive/12hTitoQ2-tH8pYEsfMDR5jtsg8a96PgC

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Answer 1

这种技术是模型不会改变的技术，但是您可以更新输入图像以产生所需的输出。 ..所以保存没有问题，但是模型没有改变。

Answer 2

我还尝试通过 keras - 语法保存模型。

model.load_weights('/content/sample_data/saved_model/my_model6.h5')

和

model.save_weights('/content/sample_data/saved_model/my_model6.h5', save_format='h5')

没有错误消息，但模型没有加载之前训练的权重。昨天我在 mirc-channel 中询问了某人，他说这可能是 tensorflow 1.15.0 的 tf.keras 中的一个错误，但我昨天在 tensorflow 1.14.0 和 1.13.1 上进行了尝试，但没有成功。