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
本文参考于博客，但是增加了自己的一些见解和修改，主要实现的是tensorflow保存模型、加载模型、修改模型、保存修改后的模型、使用修改后的模型做推理、模型转pb和使用pb做推理。1.创建和保存模型：import tensorflow as tf
w1 = tf.placeholder("float", name="w1")
w2 = tf.placeholder("float", name="
1.tensorflow的模型保存和读取Tensorflow模型主要包含网络的设计（图）和训练好的各参数的值等。实际生成的Tensorflow模型有四个主要的文件： 1.cheakpoint文件,一个二进制的文件，仅用于保存最新的cheakpoint的记录。 2…data结尾的文件，包含了weights, biases, gradients和其他variables的值。 3…index结尾的文件，
tensorflow的模型保存形式？1.ckpt格式就是通过如下几个函数实现的tensorflow模型保存的模型，是ckpt格式的模型。saver = tf.train.Saver()
...
saver.save(sess, saveFile)就可以保存出如下文件：checkpoint
model-450.data-00000-of-00001
model-450.index
model-450
Tensorflow的保存分为三种：1. checkpoint模式；2. pb模式；3. saved_model模式。1 checkpoint模式1.1 保存checkpoint模式将网络和变量数据分开保存：|--checkpoint_dir
| |--checkpoint
| |--test-model-550.meta
| |--test-model-550.data-000
模型保存(tf.keras保存模型)保存
Tf.Keras 模型保存为 HDF5 文件Keras 使用了 h5py Python 包。h5py 是 Keras 的依赖项，应默认被安装保存/加载整个模型
不建议使用 pickle 或 cPickle 来保存模型。使用 model.save(‘path/to/my_model.h5’) 将整个模型保存到单个 HDF5 文件中。包括以下内容：
训练好的模型需要保存下来或者加载已经训练完成的模型，就用到了ckpt文件。 目录1.了解tensorflow保存的文件（1）checkpoint（2）MyModel.meta（3）MyModel.index（4）MyModel.data-00000-of-000012.保存模型（1）通用形式（2）按照达到迭代次数后保存（3）按照达到时间后保存（4）保存部分变量3.加载已经训练好的模型（1）第一步：
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2023-09-22 17:26:09
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一、python存储模型的方法
好了，进入正题，在python中如何存储tensorflow模型。tf.saved_model.builder（推荐）
tf.saved_model是tensorflow官网推荐的一个保存模型的方法，只要你输入保存模型的路径，就可以使用。基本使用方式如下：import tensorflow as tfinput=...
export_dir=...
...
buil
1、tf.train.Saver类 tensorflow主要通过train.Saver类来保存和提取模型，该类定义在tensorflow/python/training/saver.py中 Saver的初始化参数如下：__init__(self,
var_list=None, #一个字典，指定保存的对
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
一、环境Python 3.7.3 （Anaconda 3）TensorFlow 1.14.0二、方法TensorFlow 模型保存与恢复的方法主要由 tf.train.Saver 类提供，同时也结合一些模型图加载等方法。1、模型保存该阶段一般被称为 train 阶段，主要包括：构建模型训练模型保存模型其中保存模型主要通过 tf.train.Saver 类对象的 save 方法来完成，在指定的保存模
最近因为项目要求，需要把模型的训练和测试过程分开，这里主要涉及两个过程：训练图的存取和参数的存取。 以下所有/home/yy/xiajbxie/model是我的模型的存储路径，将其换成你自己的即可。tf.train.Saver()Saver的作用中文社区已经讲得相当清楚。tf.train.Saver()类的基本操作时save()和restore()函数，分别负责模型参数的保存和恢复。参数保存示例如
一.保存模型 tf.train.Saver()类，.save(sess, ckpt文件目录)方法 参数名称 功能说明默认值var_listSaver中存储变量集合全局变量集合reshape加载时是否恢复变量形状Truesharded 是否将变量轮循放在所有设备上Truemax_to_keep保留最近检查点个数5restore_
在TensorFlow中，保存模型与加载模型所用到的是tf.train.Saver()这个类。我们一般的想法就是，保存模型之后，在另外的文件中重新将模型导入，我可以利用模型中的operation和variable来测试新的数据。什么是TensorFlow中的模型首先，我们先来理解一下TensorFlow里面的模型是什么。在保存模型后，一般会出现下面四个文件：meta graph：保存了Tensor
在 tensorflow2 中，保存模型有多种方法，方法都在tf.keras.models下面：保存模型：save_model 或 model.save，读取模型：load_model。这里可保存成 TensorFlow格式 或者 HDF5 文件。只保存模型权重：model.save_weights，读取模型权重：model.load_weights。这里同样可以保存
Tensorflow学习笔记（三）模型的保存与加载以及再训练（二） saver.save()模型的保存与加载以及再训练保存加载再训练 saver.save()模型的保存与加载以及再训练声明: 参考链接官方文档 大家如果去网上搜索Tensorflow模型保存估计出现最多的就是这个saver.save()方法了！保存首先先创建一个Saver对象，如saver=tf.train.Saver()Save
TensorFlow模型保存和提取方法标签：
TensorFlow /
模型保存 /
模型提取 /tf.train.Saver7004一、TensorFlow模型保存和提取方法1. TensorFlow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，sa
tensorflow模型保存的各种姿势一，直接保存pb1, 首先我们当然可以直接在tensorflow训练中直接保存为pb为格式，保存pb的好处就是使用场景是实现创建模型与使用模型的解耦，使得创建模型与使用模型的解耦，使得前向推导inference代码统一。另外的好处就是保存为pb的时候，模型的变量会变成固定的，导致模型的大小会大大减小。这里稍稍解释下pb：是MetaGraph的protocol
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
