一、pb模型的保存1、MTCNN人脸检测算法中官网训练好的参数保存在三个文件名称分别为：det1.npy、det2.npy、det3.npy的后缀名为 .npy文件中（.npy文件也是一种以二进制保存的文件），将.npy文件转换为 .pb 模型文件的方法通过以下代码实现：import tensorflow as tf
import detect_face
import os
from tensor
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2024-04-01 09:54:52
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目录1.保存提取ckpt文件保存ckpt提取ckpt2.保存提取pb文件保存pb提取pb试验保存为ckpt和pb读取ckpt文件读取pb文件1.保存提取ckpt文件保存ckpt保存得到4个文件checkpoint文件保存了模型文件列表model.ckpt.meta保存了TensorFlow计算图的结构信息model.ckpt保存每个变量的取值，此处文件名的写入方式会因不同参数的设置而不同加载res
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2024-04-21 22:27:32
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模型保存介绍在老版本的TensorFlow中，对训练后的模型框架和参数分别保存在后缀为.ckpt和.meta的文件中。然而在新版本的TensorFlow中，模型的保存为三个文件：.ckpt-data、.ckpt-meta、.ckpt-index，以及一个名为checkpoint的文件.其中，checkpoint 文件的意义在于只是告知TF function 哪一个文件是最后更新
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2024-02-29 22:56:12
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一、模型的保存使用tensorflow训练模型的过程中，需要适时对模型进行保存，以及对保存的模型进行restore，以便后续对模型进行处理。如：测试、部署、拿别的模型进行fine-tune等。保存模型是整个内容的第一步，操作十分简单，只需要创建一个saver，并在一个Session里完成保存。saver = tf.train.Saver()
with tf.Session() as sess:
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2023-10-08 19:44:28
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一，第一步，训练保存模型
贴自己源代码太复杂，贴个简化版，表明主要意思就行，别人做的东西不可能和你的完全一样，需要在理解别人意思的基础上，对自己的代码加以更改。
注意看下面代码中的注释！
import tensorflow as tf
import os
from tensorflow.python.framework import graph_util
p
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2024-03-29 06:51:56
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Tensorflow学习笔记（四）模型的保存（三） 单个.pb模型的保存与加载以及安卓端的调用保存加载安卓端调用 单个.pb模型的保存与加载以及安卓端的调用声明: 参考链接这里之前两种的保存方法保存的模型文件他的模型框架图和权重都是分开的，有时候我们希望他们能够合并在一起方便在其他地方调用比如安卓端。保存tf.GraphDef()GraphDef()中没有包含网络中的Variable值，但是却包
通常我们使用 TensorFlow时保存模型都使用 ckpt 格式的模型文件，使用类似的语句来保存模型tf.train.Saver().save(sess,ckpt_file_path,max_to_keep=4,keep_checkpoint_every_n_hours=2)使用如下语句来恢复所有变量信息saver.restore(sess,tf.train.latest_checkpoint(
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2023-09-02 13:53:02
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笔者最近因为工作需要将TensorFlow训练模型迁移到晟腾芯片平台上离线推理，所以需要将ckpt或者h5模型冻结成pb，再利用ATC模型转换工具将pb转为离线模型om文件，期间遇到一些问题和坑，总结一下，供大家参考。1.Tensorflow1.x训练好的模型Ckpt文件：DB_resnet_v1_50_adam_model.ckpt-16801.index
DB_resnet_v1_50_ada
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2024-03-26 10:21:44
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Tensorflow 模型的保存和读取tensorflow 保存模型主要有两种途径，一个是通过tf.train.Saver,另一种是通过tf.python.saved_model.builder.SavedModelBuilder可以保存的内容主要包括Variable/Constant/Placeholder， GraphDef，metaGraphGraph & GraphDef &
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2024-05-13 11:17:52
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通常我们使用 TensorFlow时保存模型都使用 ckpt 格式的模型文件，使用类似的语句来保存模型tf.train.Saver().save(sess,ckpt_file_path,max_to_keep=4,keep_checkpoint_every_n_hours=2)使用如下语句来恢复所有变量信息saver.restore(sess,tf.train.latest_checkpoint(
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2024-03-26 21:44:01
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使用tensorflow训练模型的时候，模型持久化对我们来说非常重要。如果我们的模型比较复杂，需要的数据比较多，那么在模型的训练时间会耗时很长。如果在训练过程中出现了模型不可预期的错误，导致训练意外终止，那么我们将会前功尽弃。为了解决这一问题，我们可以使用模型持久化（保存为ckpt文件格式）来保存我们在训练过程中的临时数据。、如果我们训练出的模型需要提供给用户做离线预测，那么我们只需要完成前向传播
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2024-04-22 20:27:46
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简介为何要生成pb文件，大家应该有所了解吧，这里是提供Android的调用，即将Tensorflow训练好了的模型结构和参数移植到Android手机上。训练读取原始图片过程，将其ratio=0.2为校验样本，0.8的比重为训练样本。设置图片宽w = 200，高h = 150，通道c=3，类别数量n_classes = 2。这里提供了transform.resize(img, (h, w, c))将
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2024-05-13 14:42:21
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运行一个结构复杂的深层网络往往需要很长时间，当我们在应用模型到实际的生活中时，不可能每一次都重新训练模型。我们希望训练的结果可以复用，也就是需要将训练得到的模型持久化。下面简单介绍通过tensorflow程序来持久化一个训练好的模型，并从持久化之后的模型文件中还原被保存的模型。简单来说就是模型的保存以及载入。1.模型保存下面用一个简单的例子来说明如何通过tensorflow提供的tf
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2024-05-13 15:25:42
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第一：Tensorflow 模型怎么保存？导入Tensorflowimport tensorflow as tfTensorFlow通过tf.train.Saver类实现神经网络模型的保存和提取。tf.train.Saver对象saver的save方法将TensorFlow模型保存到指定路径中，如下： saver.save(sess,"model/tensorflowMo
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2024-02-23 16:48:14
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# 深度学习模型的部署：保存和加载 TensorFlow 模型
在深度学习领域，TensorFlow 是一种流行的机器学习框架，它提供了丰富的工具和库来构建和训练神经网络模型。一旦我们完成了模型的训练，通常需要将其保存起来以备将来使用或者部署到生产环境中。在 TensorFlow 中，我们可以将训练好的模型保存为 `.pb` 文件，这是一种方便且广泛支持的模型保存格式。
## 为什么需要保存
原创
2024-03-28 05:04:07
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前言尝试过迁移学习的同学们都知道，Tensorflow的模型保存加载有不同格式，使用方法也不一样，新手会觉得乱七八糟，所以本文做一个梳理。从模型的保存到加载，再到使用，力求理清这个流程。1. 保存Tensorflow的保存分为三种：1. checkpoint模式；2. pb模式；3. saved_model模式。1.1 先假设有这么个模型首先假定我们已经有了这样一个简单的线性回归网络结
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2024-04-17 05:31:27
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1. Tensorflow模型是什么？当你已经训练好一个神经网络之后，你想要保存它，用于以后的使用，部署到产品里面去。所以，Tensorflow模型是什么？Tensorflow模型主要包含网络的设计或者图（graph），和我们已经训练好的网络参数的值。分为三部分：data-00000-of-00001、index、meta；（*）meta file保存了graph结构,包括 Graph
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2024-08-17 11:34:15
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本文是将yolo3目标检测框架训练出来的ckpt文件固化成pb文件，主要利用了GitHub上的该项目。 为什么要最终生成pb文件呢？简单来说就是直接通过tf.saver保存行程的ckpt文件其变量数据和图是分开的。我们知道TensorFlow是先画图，然后通过placeholde往图里面喂数据。这种解耦形式存在的方法对以后的迁移学习以及对程序进
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2024-04-09 13:52:42
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# #作者：韦访 1、概述又是25号，老天保佑我摇到车牌啊～～开玩笑，这不是今天的重点。有网友表示，模型训练出来以后，不知道要怎么用，今天就来聊聊tensorflow模型的保存、固化、加载等操作，为方便讲解，直接拿第二讲的两层卷积神经网络训练MNIST的代码来改，如果忘了了，博客链接如下，/article/details/801466202、将模型保存成ckpt格式对以前的代码稍微修改一点点，以前
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2024-04-22 11:15:08
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参考：使用博主方法时遇到两个问题：1.freeze的时候参数没写全会报错。（解决办法：参数最好写全，无论必选还是可选项）2.加载.meta文件的时候，设置input_binary为False会报错。修改free_graph_meta.py文件时，修改位置跟博主的位置行号对应不上。（解决方法：Ctrl+F 检索所有input_graph_def =的行，把所有行都修改了）博主代码如下：import
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2024-09-27 13:44:10
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