Tensorflow的部署之 TensorFlow 模型导出
目录 Tensorflow教程笔记 使用 SavedModel 完整导出模型 Keras 自有的模型导出格式 为了将训练好的机器学习模型部署到各个目标平台(如服务器、移动端、嵌入式设备和浏览器等)，我们的第一步往往是将训练好的整个模型完整导出(序列化)为一系列标准格式的文件。在此基
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2024-03-09 20:03:23
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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_
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2024-02-28 16:01:43
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文 / 李锡涵，Google Developers Expert在上一篇文章中，我们介绍了 tf.config 的使用方式，至此 TF2.0 中常用模块已经介绍完毕。 接下来我们将介绍 TensorFlow 中模型的部署与导出，本文介绍使用 SavedModel 完整导出模型。
使用 SavedModel 完整导出模型在部署模型时，我们的第一步往往
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2024-05-13 14:57:22
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综合案例：模型导出与部署学习目标目标
掌握TensorFlow模型的导出(saved_model格式)掌握Tensorflow模型的部署掌握TensorFlow模型的客户端调用掌握TensorFlow模型的超参数调优使用应用
无4.11.1 TensorFlow 模型导出在部署模型时，我们的第一步往往是将训练好的整个模型完整导出为一系列标准格式的文件，然后即可在不同的平台上部署模型文
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2024-05-20 23:52:11
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TensorFlow 模型的保存与恢复TensorFlow目前保存的模型文件主要有两种，ckpt与pb，二者之间的异同请见https://zhuanlan.zhihu.com/p/32887066CKPT，首先这种模型文件是依赖 Te
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2024-05-09 14:52:02
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Tensorflow教程笔记基础TensorFlow 基础TensorFlow 模型建立与训练基础示例：多层感知机（MLP）卷积神经网络（CNN）循环神经网络（RNN）深度强化学习（DRL）Keras Pipeline自定义层、损失函数和评估指标常用模块 tf.train.Checkpoint ：变量的保存与恢复常用模块 TensorBoard：训练过程可视化常用模块 tf.data ：数据集的构建与预处理常用模块 TFRecord ：TensorFlow 数据集存储格式常用
原创
2021-07-09 14:24:11
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deepfm tensorflow 模型导出
原创
2020-12-04 17:15:18
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所需特征列表
my_feature_columns = [
tf.feature_column.numeric_column('linklengthArr', (1,), dtype=tf.int64),
...
]
feature_spec = tf.feature_column.make_parse_example_spec(my_feature_columns)
feat
原创
2023-04-03 16:36:55
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在上一篇文章中《Tensorflow加载预训练模型和保存模型》，我们学习到如何使用预训练的模型。但注意到，在上一篇文章中使用预训练模型，必须至少的要4个文件：checkpoint
MyModel.meta
MyModel.data-00000-of-00001
MyModel.index这很不便于我们的使用。有没有办法导出为一个pb文件，然后直接使用呢？答案是肯定的。在文章《Tensorflow加
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2024-06-10 21:22:58
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tf.train.Saver类负责保存和还原神经网络 自动保存为三个文件：模型文件列表checkpoint，计算图结构model.ckpt.meta，每个变量的取值model.ckptcheckpoint文件保存了一个目录下所有的模型文件列表，这个文件是tf.train.Saver类自动生成且自动维护的。在 checkpoint文件中维护了由一个tf.train.Saver类持久化的所有Tenso
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2024-05-13 10:04:28
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前情提要：在模型训练过程中通过dev进行验证，寻找最优的参数组合。在训练结束后选择最优dev的情况进行测试。可通过Saver进行保存，而后恢复的方法，常见的恢复方法有两种：1.通过restore函数进行恢复；2.通过加载meta的方法恢复图模型。本文记录Re2模型中使用的第三种方法：通过checkpoint恢复部分参数，并使用该参数重新实例化model对象，而后进行验证。该方法适用于模块化较强的大
在之前写的一篇文章 TensorFlow，从一个 Android Demo 开始 中通过编译官方的 Demo 接触到了 TensorFlow 实际使用场景。这篇文章打算从一个Android 开发者的角度切入，看看构建一个基于 TensorFlow 的 Android 应用的完整流程。相关代码可查看：GitHub 项目地址通过 TensorFlow 用已有模型构建 Android 应用在 Googl
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2024-05-13 10:32:49
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1多gpu训练预期两张卡模型3090和4张差距较小 1benchmark模型过于简单，主要时间是cpu和gpu之间的通信时间2内存速度不快，增加通信时间，主要时间花在通信上3batchsize不高时，就算修改多显卡有时候也只会用一块4多显卡要有代码修改优化器from keras.utils import multi_gpu_model5 x16 主板槽位不对用的x8nvidia-smi -a |g
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2024-10-27 10:22:11
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# 使用Java导出TensorFlow模型
TensorFlow是一个非常流行的开源机器学习框架，它提供了强大的工具来构建、训练和部署深度学习模型。本文将介绍如何使用Java代码加载和使用由TensorFlow导出的模型。
## 准备工作
首先，我们需要安装Java和TensorFlow Java库。确保您已经安装了Java 8或更高版本，并在系统上正确配置了Java环境。然后，我们需要下
原创
2023-09-17 13:30:34
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最近在做模型部署的工作，由于实现的代码用的pytorch，而要部署的时候还是觉得tensorflow serving比较靠谱。不得不吐槽下pytorch19年出了一个部署的框架Torch serve，然后居然是Java写的，知乎的评价更是不忍直视（https://www.zhihu.com/question/389731764），果断弃之。要将pytorch代码转为tensorflow，比较成熟的
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2023-10-04 18:57:52
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一、.ckpt转.pb用于模型上线.ckpt转.pb主要应用于将训练模型发布上线，.pb模型的跨平台和跨框架性能更好。这里由于在保存.pb模型前需要将模型变量freezing。在应用tensorflow训练模型时，输入数据的batch_size>1，直接保存.pb模型时会在inference阶段出现问题，所以需要从.ckpt转为.pb。在加载.ckpt时可以重新定义输入数据的batch_si
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2024-03-20 15:28:22
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文章目录TF的模型搭建1.回归问题1.1 数据生成1.2 高阶API实现1.3 中阶API实现1.4 最基础API的实现2. 分类问题2.1 数据生成2.2 高阶API实现2.3 中阶API实现2.4 低阶API实现结束 TF的模型搭建总的来说常见带监督的机器学习问题分为两类：分类和回归，我们使用Tensorflow来解决这些问题的时候就得自己搭建网络模型，但是对于TensorFlow不同级别的
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2024-04-07 20:08:09
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概述以前自己都利用别人搭好的工程，修改过来用，很少把模型搭建、导出模型、加载模型运行走一遍，搞了一遍才知道这个事情也不是那么简单的。搭建模型和导出模型参考《TensorFlow固化模型》，导出固化的模型有两种方式.方式1：导出pb图结构和ckpt文件，然后用 freeze_graph 工具冻结生成一个pb（包含结构和参数）在我的代码里测试了生成pb图结构和ckpt文件，但是没接着往下走，感觉有点麻
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2024-04-06 13:36:51
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升级版见：TensorFlow 使用 tf.estimator 训练模型（预训练 ResNet-50）。 前面的文章已经说明了怎么使用 TensorFlow 来构建、训练、保存、导出模型等，现在来说
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2024-02-29 15:14:22
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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，
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2024-03-16 10:13:21
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