2016-07-06 282 views
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我已经更新了我的tensorflow从0.7到0.9 python3.And现在我不能恢复我以前保存的模型与skflow(tensorflow.contrib.learn)。这里是在tensorflow 0.7上工作的示例代码示例。tensorflow 0.9 skflow模型保存和恢复不起作用

import tensorflow.contrib.learn as skflow 
from sklearn import datasets, metrics, preprocessing 

boston = datasets.load_boston() 
X = preprocessing.StandardScaler().fit_transform(boston.data) 
regressor = skflow.TensorFlowLinearRegressor() 
regressor.fit(X, boston.target) 
score = metrics.mean_squared_error(regressor.predict(X), boston.target) 
print ("MSE: %f" % score) 

regressor.save('/home/model/') 

classifier = skflow.TensorFlowEstimator.restore('/home/model/') 

关于tensorflow 0.9我收到了这个错误。

AttributeError: 'TensorFlowLinearRegressor' object has no attribute '_restore' 

回答

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我相信保存和恢复建设的估计/回归的时候已经弃用,取而代之的model_dir PARAM的:

regressor = skflow.TensorFlowLinearRegressor(model_dir='/home/model/') 
regressor.fit(X, boston.target) 
... 
estimator = skflow.TensorFlowLinearRegressor(model_dir='/home/model/') 
estimator.predict(...) 
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我只想澄清,如果我在xyz.py和使用培训/拟合模型预测mno.py中的代码(再次无需训练模型);它会起作用吗? – turtle