Tensorflow-持久化模型
持久化模型
通過Saver物件實現save、restore等方法。將運算的結果儲存至ckpt.meta檔案和從ckpt.meta檔案中讀取相應的值。這些值是與節點的名稱相對應的
tf.train.Saver()物件無引數時是預設匯入當前graph中的所有節點。若是指定節點,則向tf.train.Saver()物件傳遞相應的節點作為引數
從ckpt.meta檔案中還原節點對應的值時,因為ckpt.meta檔案儲存的是值與節點的名稱,而且對值進行載入相當於對節點賦予初始化值,還並沒有真正的實現初始化。因為儲存的實際上是節點的名稱和相應的值,而是在一個新的計算圖上進行載入,ckpt.meta檔案儲存的節點名稱和值來自與哪個圖並不管,反正最終都是要載入到當前呼叫tf.train.Saver()物件的restore方法實現載入還原的計算圖上。又正如之前所述,這裡的載入實際上相當於是對當前計算圖的節點定義初始值,所以在完成載入的操作有一個前提,就是需要構建當前的計算圖。同時,由於ckpt.meta檔案中只含有節點的名稱和值,所以為了能完成相對應的載入,需要當前的計算圖中節點的名稱也和ckpt.meta檔案中的名稱相匹配。如果要完成重新命名功能,則需要使用特別的方式,使用{}字典來將ckpt.meta檔案中某一個名稱的值對映到當前載入ckpt.meta檔案的計算圖中的某一個新的名稱的節點上。
相關推薦
Tensorflow-持久化模型
持久化模型 通過Saver物件實現save、restore等方法。將運算的結果儲存至ckpt.meta檔案和從ckpt.meta檔案中讀取相應的值。這些值是與節點的名稱相對應的 tf.train.Saver()物件無引數時是預設匯入當前graph中的所有節點。若是指定節點,則向tf.trai
tensorflow學習筆記——模型持久化的原理,將CKPT轉為pb檔案,使用pb模型預測
由題目就可以看出,本節內容分為三部分,第一部分就是如何將訓練好的模型持久化,並學習模型持久化的原理,第二部分就是如何將CKPT轉化為pb檔案,第三部分就是如何使用pb模型進行預測。 一,模型持久化 為了讓訓練得到的模型儲存下來方便下次直接呼叫,我們需要將訓練得到的神經網路模型持久化。下面學習通過Ten
css--盒模型
區別 支持 如何 解釋 cap 恢復 獲取 浮動元素 adding ---恢復內容開始--- 盒模型: 1、基本內容: 2、基本概念:標準模型+IE模型 3、標準模型和IE模型的區別: 4、css如何設置這兩種模型: 5、js如何設置獲取盒模型對應的寬和高 6、根據盒模型解
tensorflow :ckpt模型轉換為pytorch : hdf5模型
div https ssi ria tps ext read map() default 參考鏈接:https://github.com/bermanmaxim/jaccardSegment/blob/master/ckpt_to_dd.py import tensorf
TensorFlow(十三):模型的保存與載入
定義 pla () feed variable ble cti 使用 pre 一:保存 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #載入數據集 m
tensorflow機器學習模型的跨平臺上線
global AC 算法 form classes amp nio style die 在用PMML實現機器學習模型的跨平臺上線中,我們討論了使用PMML文件來實現跨平臺模型上線的方法,這個方法當然也適用於tensorflow生成的模型,但是由於tensorflow
TensorFlow 自定義模型導出:將 .ckpt 格式轉化為 .pb 格式
clear sin onf iat arr keys 部分 use oci 本文承接上文 TensorFlow-slim 訓練 CNN 分類模型(續),闡述通過 tf.contrib.slim 的函數 slim.learning.train 訓練的模型,怎麽通過人為的
Building Classification Models with TensorFlow 用TensorFlow構建分類模型 Pluralsight課程中文字幕
Building Classification Models with TensorFlow 中文字幕 用TensorFlow構建分類模型 中文字幕Building Classification Models with TensorFlow TensorFlow是實現強大分類模型(
tensorflow中讀取模型中儲存的值, tf.train.NewCheckpointReader
使用tf.trian.NewCheckpointReader(model_dir) 一個標準的模型檔案有一下檔案, model_dir就是MyModel(沒有後綴) checkpoint Model.meta Model.data-00000-of-00001 Model.index
新手踩坑tensorflow上執行模型
一、rom ._ellip_harm_2 import _ellipsoid, _ellipsoid_norm ImportError: cannot import name '_ellipsoid' Python中可能會遇到 cannot import name ‘XXX’ 錯誤, 其實這有可能
【tensorflow】】模型優化(一)指數衰減學習率
指數衰減學習率是先使用較大的學習率來快速得到一個較優的解,然後隨著迭代的繼續,逐步減小學習率,使得模型在訓練後期更加穩定。在訓練神經網路時,需要設定學習率(learning rate)控制引數的更新速度,學習速率設定過小,會極大降低收斂速度,增加訓練時間;學習率太大,可能導致引數在最優解兩側來回振盪
【學習筆記】Hands-on ML with sklearn&tensorflow [TF] [1]模型的訓練、儲存和載入
本篇內容:一個簡單的預測模型的建立、訓練、儲存和載入。 匯入必要模組: import numpy as np import pandas as pd import tensorflow as tf import ssl #解決資料來源網站簽名認證失敗的問題 from sklearn.data
tensorflow-滑動平均模型
隨機梯度下降演算法訓練時,使用滑動平均模型 可以提高模型健壯性。在Tensorflow中提供了tf.train.ExponentialMovingAverage來實現滑動平均模型。在初始化ExponentialMovingAverage時,需要提供一個衰減率。控制模型更新速度,它對每個變數會維護一個影子變數,
將keras的h5模型轉換為tensorflow的pb模型
背景:目前keras框架使用簡單,很容易上手,深得廣大演算法工程師的喜愛,但是當部署到客戶端時,可能會出現各種各樣的bug,甚至不支援使用keras,本文來解決的是將keras的h5模型轉換為客戶端常用的tensorflow的pb模型並使用tensorflow載入pb模型。 h5_to_pb.p
tensorflow非標準模型的匯出
摘要 本文記錄部署一個非標準模型(未定義name、未定義placeholder、未定義batchnorm中的train引數)的過程 引言 之前訓練的一個比較好的模型需要部署到實際應用場景中,但從之前訓練時到現在,tensorflow版本已經更新了7、8個,一些藉口已經改變。給
tensorflow 訓練儲存模型
訓練模型: import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #mnist已經作為官方的例子,做好了資料下載,分割,轉浮點等一系列工作,原始碼在tensorflow原始碼中
TensorFlow的序列模型程式碼解釋(RNN、LSTM)
1、學習單步的RNN:RNNCell、BasicRNNCell、BasicLSTMCell、LSTMCell、GRUCell (1)RNNCell 如果要學習TensorFlow中的RNN,第一站應該就是去了解“RNNCell”,它是TensorFlow中實現RNN的基本單元,每個RNNC
tensorflow-Inception-v3模型訓練自己的資料程式碼示例
一、宣告 本程式碼非原創,源網址不詳,僅做學習參考。 二、程式碼 1 # -*- coding: utf-8 -*- 2 3 import glob # 返回一個包含有匹配檔案/目錄的陣列 4 import os.path 5 import rand
TensorFlow 的資料模型-----張量(Tensor)
作者:man_world 原文地址:https://blog.csdn.net/mzpmzk/article/details/78636137 Tensor 定義 A Tensor is a symbolic handle to one of the outputs of a
Tensorflow在訓練模型的時候如何指定GPU進行訓練
Tensorflow指定GPU進行訓練模型 實驗室共用一個深度學習伺服器,兩塊GPU,在用tensorflow訓練深度學習模型的時候,假設我們在訓練之前沒有指定GPU來進行訓練,則預設的是選用第0塊GPU來訓練我們的模型,而且其它幾塊GPU的也會顯示被佔用。有些