tensorflow 0.9 skflow模型保存和还原不起作用

亚曼·达夫蒂安

我已经将python3上的tensorflow从0.7更新到0.9。现在我无法使用skflow（tensorflow.contrib.learn）恢复以前保存的模型，这是在tensorflow 0.7上工作的示例代码示例。

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/')

在tensorflow 0.9上我已经收到了这个错误。

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

阿尔玛蒂

我相信model_dir在构建估算器/回归器时，不赞成使用保存和恢复，而是使用参数：

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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