Я новичок в области глубокого обучения и не смог найти подходящего руководства по этому вопросу. Я хочу загрузить модель, которая была предварительно обучена, и распространять новые данные через нее. Я использовал следующий код:
def loadModel(self,checkpoint_dir):ckpt_name))
model = tf.train.import_meta_graph(checkpoint_dir+'/DCGAN.model-80002.meta')
model.restore(self.sess, tf.train.latest_checkpoint(checkpoint_dir))
self.graph = tf.get_default_graph()
self.model=model
Пара препятствий и вопросов, с которыми я здесь сталкиваюсь:
- Это лучший способ? Это не совсем общий в контексте последней модели. Я просто скопировал файл с самым новым именем, но есть файл контрольных точек, который я не знаю, как использовать.
- Как мне теперь распространять новое изображение через модель?
- Должен ли я знать внутреннюю структуру скрытых слоев или только размеры входных и выходных данных?
- Есть ли способ напечатать аспект модели, чтобы я знал, что она загружена правильно?
- что произойдет, если я захочу вместо этого использовать модель pyTorch? Это тот же код?
Если говорить конкретно о моем случае, я хочу загрузить пользовательский DCGAN , обученный на изображениях 256x256. Пожалуйста, помогите, если вы знаете какие-либо или все ответы.