Стиль передачи: сохранить и восстановить контрольную точку / модель в tenorflow 1.15.0

Question

Я немного расстроен сохранением и восстановлением моделей в tenorflow 1.15.0. Я хочу достичь этого в среде ноутбука jupyter / google colab. Приложение - передача стилей изображений.

Я просто хочу сохранить модель и восстановить ее, чтобы применить передачу стилей для большего числа изображений.

Документация по тензорному потоку немного сбивает с толку, (я не нашел примеров для этого), так что я никогда не знаю, как выглядит правильный синтаксис.

Сейчас я нахожусь в точке, где я хочу достичь 1 вещи:

1. Восстановите модель правильно.

Я напишу соответствующие строки:

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____')

Когда я хочу восстановить модель, я использую команду:

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

Как я могу исправить эту проблему и правильно загрузить файлы контрольных точек? Спасибо

---

Проект Google Colab находится здесь:

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

---

Answer 1

В этом методе модель не изменяется, но вы обновляете входное изображение для получения желаемого результата. .. поэтому в сохранении не было ничего плохого, но модель просто не изменилась изменение.

Answer 2

Я также пытался сохранить модель с помощью keras - синтаксис.

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

и

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

Не было сообщения об ошибке, но модель не загружалась в ранее обученном веса. Вчера я спросил кого-то в mir c -канале, и он сказал, что это может быть ошибкой в ​​tf.keras для тензорного потока 1.15.0, но я пробовал вчера с тензорным потоком 1.14.0 и 1.13.1 безуспешно.