Tensorflow: ¿Cómo usar un modelo entrenado en una aplicación?

He entrenado un modelo de Tensorflow, y ahora quiero exportar la “función” para usarlo en mi progtwig python. ¿Es eso posible, y si es así, cómo? Cualquier ayuda sería agradable, no se pudo encontrar mucho en la documentación. (¡No quiero guardar una sesión!)

Ahora he guardado la sesión como sugeriste. Lo estoy cargando ahora así:

f = open('batches/batch_9.pkl', 'rb') input = pickle.load(f) f.close() sess = tf.Session() saver = tf.train.Saver() saver.restre(sess, 'trained_network.ckpt') y_pred = [] sess.run(y_pred, feed_dict={x: input}) print(y_pred) 

Sin embargo, me aparece el error “no hay variables para guardar” cuando bash inicializar el protector.

Lo que quiero hacer es esto: estoy escribiendo un bot para un juego de mesa, y la entrada es la situación en el tablero formateada en un tensor. Ahora quiero devolver un tensor que me dé la mejor posición para jugar a continuación, es decir, un tensor con 0 en todas partes y un 1 en una posición.

No sé si hay alguna otra forma de hacerlo, pero puedes usar tu modelo en otro progtwig de Python guardando tu sesión:

Su código de entrenamiento:

 # build your model sess = tf.Session() # train your model saver = tf.train.Saver() saver.save(sess, 'model/model.ckpt') 

En su aplicación:

 # build your model (same as training) sess = tf.Session() saver = tf.train.Saver() saver.restre(sess, 'model/model.ckpt') 

Luego puede evaluar cualquier tensor en su modelo usando un feed_dict. Esto obviamente depende de su modelo. Por ejemplo:

 session.run(y_pred, feed_dict={x: input_data})