文章目录1. saved_model 模型保存与载入2. 部署自己的模型2.1 创建自己的模型目录2.2 模型发布2.3 查看模型情况3. 调用API接口进行测试3.1 通过curl命令进行预测3.2 通过 postman 调用接口进行预测4. 部署多个模型5. 部署模型的多个版本5. TensorFlow Serving 热部署5.1 同一个模型新增version5.2 多模型部署，新增模型6
模型保存和加载（一）TensorFlow的模型格式有很多种，针对不同场景可以使用不同的格式。格式简介Checkpoint用于保存模型的权重，主要用于模型训练过程中参数的备份和模型训练热启动。GraphDef用于保存模型的Graph，不包含模型权重，加上checkpoint后就有模型上线的全部信息。SavedModel使用saved_model接口导出的模型文件，包含模型Graph和权限可直接用于上
转载
2024-05-31 20:10:39
76阅读
本文讲的是简明 TensorFlow 教程 — 第三部分: 所有的模型， 快速上手世界上最流行的深度学习框架 概述在本文中，我们将讨论 TensorFlow 中当前可用的所有抽象模型，并描述该特定模型的用例以及简单的示例代码。 完整的工作示例源码。一个循环神经网络。 递归神经网络 简称 RNN用例:语言建模，机器翻译，词嵌入，文本处理。自从长短期记忆神经网络（LSTM）和门限循环单元
转载
2024-05-13 16:34:47
42阅读
模型保存与恢复、自定义命令行参数、在我们训练或者测试过程中，总会遇到需要保存训练完成的模型，然后从中恢复继续我们的测试或者其它使用。模型的保存和恢复也是通过tf.train.Saver类去实现，它主要通过将Saver类添加OPS保存和恢复变量到checkpoint。它还提供了运行这些操作的便利方法。tf.train.Saver(var_list=None, reshape=False, shard
转载
2024-08-21 12:39:31
24阅读
本文参考《TensorFlow实战Google深度学习框架》一书，总结了一些在TensorFlow在保存训练好的模型过程中使用到的一些APITF提供了tf.train.Saver类来保存和还原一个神经网络模型1.模型保存 模型保存的代码如下所示：先声明一个tf.train.Saver对象saver，然后使用saver.save进行保存，该函数的第二个参数是保存的路径。注意保存的文件名后缀为.ckp
转载
2024-06-11 21:18:13
38阅读
1：前言提起TensorFlow的模型，大家最熟知的莫过于checkpoint文件了，但是其实TensorFlow 1.0 以及2.0 提供了多种不同的模型导出格式，除了checkpoint文件，TensorFlow2.0官方推荐SavedModel格式，使用tf.serving部署模型的时候采用的就是它，此外还有Keras model(HDF5)、Frozen GraphDef，以及用于移动端，
转载
2024-05-17 13:03:06
73阅读
什么是Tensorflow的模型模型部分主要参考了这篇文章和这篇博客；另外，官方文档也给出了很多指导。 Tensorflow的模型主要包括神经网络的架构设计（或者称为计算图的设计）和已经训练好的网络参数。因此，Tensorflow模型包括的主要文件：“.meta”：包含了计算图的结构“.data”：包含了变量的值“.index”：确认checkpoint“checkpiont”：一个protoc
转载
2024-02-22 01:47:04
37阅读
TensorFlow入门随着深度学习技术的发展，已有数种深度学习框架，例如TensorFlow、Caffe、Caffe2、Theano、Torch、MXNet和CNTK，支持卷积神经网络、递归神经网络等模型结构。TensorFlow由Google Brain团队的研究员和工程师研发，已成为业界最受欢迎的机器学习项目。TensorFlow框架的优秀特性，主要包括：支持异构设备的分布式计算，可有效地利
转载
2024-05-13 15:45:00
23阅读
作为深度学习的最热门工具之一，Tensorflow可以为我们的模型搭建以及数据运算带来极大的便利。作为一门工具，必不可少地是要对它有一个全局的了解。私以为，如果对它的整体的模块架构有一个了解的话，再结合自己的兴趣与需要，能够节约更多的时间去思考自己的网络结构设计，完善更多细节。登陆到tensorflow官网www.tensorflow.org，没有梯子的同学可以使用如下网站：devdocs.io，
转载
2024-03-22 14:44:10
61阅读
一种是传统的Saver类save保存和restore恢复方法
1. TensorFlow模型简介
训练了一个神经网络之后，我们希望保存它以便将来使用。那么什么是TensorFlow模型?Tensorflow模型主要包含我们所培训的网络参数的网络设计或图形和值。因此，Tensorflow模型有两个主要的文件:
a) Meta graph：
转载
2024-05-10 12:20:24
59阅读
注意：采用tensorflow 2.1.01、适用顺序模型的情况顺序模型适用于简单的层堆栈，其中每一层正好具有一个输入张量和一个输出张量。例如：import tensorflow as tffrom tensorflow import kerasfrom tensorflow.keras import layers# 定义3层图形的模型 model = keras.Sequential( [ la
转载
2023-12-17 12:12:52
63阅读
1 基本概念2 文本分类与情感分析3 TF模型仓库的使用本章节主要使用TensorFlow模型仓库与keras技术框架联合开发对IMDB数据集的机器学习，TensorFlow模型仓库提供模型直接下载使用，链接地址如下所示： https://hub.tensorflow.google.cn/在TF的模型仓库中，包括不同类型用于机器学习的模型，其中包括图像分类模型、文本嵌
转载
2024-05-12 18:34:57
25阅读
声明：本文非常简单适合新手。概要本文是利用tensorflow中的keras构建一个简单的全连接神经网络做多分类任务。数据集使用的是fashion mnist数据集，不用额外下载，可以直接用keras加载：(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = keras.datasets.fashion_mnist.load_data
转载
2024-05-14 21:46:49
21阅读
用过 TensorFlow 时间较长的同学可能都发现了 TensorFlow 支持多种模型格式，但这些格式都有什么区别？怎样互相转换？今天我们来一一探索。1. CheckPoint(*.ckpt)在训练 TensorFlow 模型时，每迭代若干轮需要保存一次权值到磁盘，称为“checkpoint”，如下图所示：这种格式文件是由 tf.train.Saver() 对象调用 saver.save()
转载
2024-03-28 09:21:00
44阅读
1. 随机梯度下降法SGD：tf.train.GradientDescentOptimizer 收敛速度不如其他优化算法2. Adadelta：tf.train.AdadeltaOptimizer 使用Adadelta我们甚至不需要设置一个默认学习率，在Adadelta不需要使用学习率也可以达 到一个非常好的效果。3. Adagradtf.train.AdagradOptimizer 它是基于SG
转载
2024-03-03 21:21:46
10阅读
1） Tensorflow的模型（model）长什么样子？2） 如何保存tensorflow的模型？3） 如何恢复一个tensorflow模型来用于预测或者迁移学习？4） 如何使用预训练好的模型（imported pretrained models）来用于fine-tuning和 modification5） 如何同时加载多个模型？ 1. Tensorflow模型是什么？当你已
转载
2023-12-27 10:03:19
64阅读
1、RMSprop 算法是一种自适应学习率的优化算法，其核心思想是通过统计相似梯度的平均值的方式来自动地调整学习率。一般来讲，我们会在梯度算法中引入一个衰减系数，使每一次衰减都有一定的比例。在TensorFlow 中，一般使用tf.train.RMSPropOptimizer()方法来创建一个优化器。2、Momentum 算法也是神经网络的常用优化算法之一，并且也属于梯度下降的变形算法。Momen
转载
2024-04-02 20:21:56
41阅读
tensorflow一、梯度下降法（steepest descent (gradient descent) 梯度下降法是一个最优化算法，通常也称为最速下降法。最速下降法是求解无约束优化问题最简单和最古老的方法之一，虽然现在已经不具有实用性，但是许多有效算法都是以它为基础进行改进和修正而得到的。最速下降法是用负梯度方向为搜索方向的，最速下降法越接近目标值，步长越小，前进越慢。可以用于求解非线性方程组
转载
2024-03-20 22:05:29
11阅读
一、TensorFlow 简介1. TensorFlow 的定义Tensor（张量） 意味着 N 维数组，Flow（流） 意味着基于数据流图的计算，TensorFlow 代表着张量在图中通过运算(op)进行传递和变换2. TensorFlow 的工作模式TensorFlow 使用图(Graphs)来表示计算任务，图中的节点称之为 op(Operation)，一个 op 可以获得 0 个或多个张量(
转载
2024-02-20 11:35:42
71阅读
文章目录前言一、Tensorflow是什么？二、基本概念1.tensor + flow2.constant、Variable、session、op3.scope、summary计算图可视化（Tensorboard）如何进入TensorBoard总体概要 前言TensorFlow由谷歌AI团队开发的，目前有TF1.X和TF2。TF2基于TF1.X做了改进，它默认基于动态图，而非1.X的静态，而且T
转载
2024-04-12 14:19:15
16阅读
