tensorflow读取模型 tensorflow怎么调用ckpt继续训练？

tensorflow怎么调用ckpt继续训练？

在训练模型之后，为了以后重用它，我们通常需要保存模型的结果。如果用张量流实现神经网络，需要节省的是神经网络的权值。建议您可以使用saver类来保存和加载模型的结果。1使用tf.列车保护器. save（）方法保存模型

利用人工智能技术识别和分析医学图像，帮助医生定位疾病，分析病情，辅助诊断。这是目前的一个典型案例。

具体来说，手动分析的缺点是显而易见的。一是不准确，只能凭经验判断，容易误判。第二，差距很大。放射科医生的增长远远低于影像数据的增长。

人工智能在医学影像行业的实现过程大致如下：图像数据预处理、样本清洗、标注、模型建立、训练调试、大规模数据的训练验证，获取深度学习网络模型。以上过程是人工智能的离线训练过程，最终输出是深度学习模型。生成的模型可用于在线预测或辅助判断。

浪潮为医疗成像提供端到端人工智能解决方案，如下图所示，实现以下三大功能。

（1）样本数据预处理。医院各实验室如CT、BT、Cr等通过万兆/IB网络将医学图像数据从终端设备传输到并行存储。数据预处理CPU平台（由多个双CPU服务器nf5280m5组成的集群）从存储器中读取数据，运行边缘检测与分割、区域生长分割、种子算法等程序，得到目标数据，形成标签，训练样本库并行存储。CPU程序的管理、调度和监控由统一管理平台aistation完成。

]（2）模型训练。模型训练GPU集群（配置单个8卡GPU服务器，如nf5288m5）从并行存储中读取训练样本库的数据，加载CNN模型，运行深度学习框架，如tensorflow、Caffe、mxnet等对初始模型进行训练，通过对大量数据样本的学习和训练，生成最终的模型。培训涉及多个培训任务的提交，其资源管理、调度和监控将由统一管理平台aistation完成。

（3）模型应用。在医院的医疗部门，将部署p8000（带有多个P4或FPGA卡的桌面服务器），并将训练好的模型加载到p8000中。实验室将图像发送到p8000，p8000进行识别，快速实现智能诊断。

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