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一:需重定义神经网络继续训练的方法
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import numpy as np import tensorflow as tf x_data=np.random.rand(100).astype(np.float32) y_data=x_data*0.1+0.3 weight=tf.Variable(tf.random_uniform([1],-1.0,1.0),name="w") biases=tf.Variable(tf.zeros([1]),name="b") y=weight*x_data+biases loss=tf.reduce_mean(tf.square(y-y_data)) #loss optimizer=tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5) train=optimizer.minimize(loss) init=tf.global_variables_initializer() sess=tf.Session() sess.run(init) saver=tf.train.Saver(max_to_keep=0) for step in range(10): sess.run(train) saver.save(sess,"./save_mode",global_step=step) #保存 print("当前进行:",step)
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