如何使用tensorflow恢复模型而不使用会话？

我有我创建了一个DNNClassifier和使用如何使用tensorflow恢复模型而不使用会话？

classifier = learn.DNNClassifier(
    feature_columns=feature_columns, hidden_units=[10, 20, 10], n_classes=3, model_dir=model_directory)

东西，然后保存在目录model_directory得救了，我得到的文件

checkpoint 
events.out.tfevents.1480518258.DESKTOP-E18T9HJ 
graph.pbtxt 
model.ckpt-100-00000-of-00001 
model.ckpt-1-00000-of-00001 
model.ckpt-100.meta 
model.ckpt-1.meta

然后我尝试加载它，使用

new_classifier = learn.TensorFlowEstimator.restore(model_directory)

（根据我所看到的there）但是得到

File "importAndClassify.py", line 17, in <module> 
    new_classifier = learn.TensorFlowEstimator.restore(model_directory) 
File "/home/Alois/anaconda2/envs/tensorflow/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/contrib/learn/python/learn/estimators/base.py", line 441, in restore 
raise ValueError("Restore folder doesn't contain model definition.") 
ValueError: Restore folder doesn't contain model definition.

你知道我应该怎么做吗？我读了here“通过向构造函数提供相同的model_dir来完成恢复”。但这没有结果。

new_classifier = learn.DNNClassifier(model_directory)

我很困惑所有API的变化和缺乏明确的文档。特别是，我不明白为什么在某些教程中，使用tensorflow变量和会话构建分类器，并且一切都非常复杂，而且其他一些时候，这听起来很容易，你只需要说你想要这个分类器基于这个和这个参数......这是否进一步参数化？这两个愿景之间有桥梁吗？

来源

2016-11-30 Aloïs de La Comble

相同的看法......接缝就像他们需要一些好的软件架构和优秀的项目经理......这样TF看起来像一个笑话

解决你的问题：该模型从目录中自动加载在“构造函数”：

分类= learn.DNNClassifier（ feature_columns = feature_columns，hidden_units = [10，20，10]，n_classes = 3，model_dir = model_directory）

如果model_directory具有文件它将加载它们。 ..这是如何加载模型大声笑...它真的没有更多

我的问题是加载相同的模型在张量在JAVA ...我需要一个“model_saved.pb”或“model_saved.pbtxt”文件，但它是不可能得到它使用learn.DNNClassifier（...）

来源

2017-04-22 00:17:53 rjpg

如何使用tensorflow恢复模型而不使用会话？

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