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、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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前言：前面part1~part2已经把环境安装、模型训练这一套流程介绍了一次。该教程介绍如何更换一个模型去训练数据。教程结构：本教程分为三个步骤:1.寻找模型配置文件以及其预训练模型 2.修改模型配置文件内容 3.测试4.后记：假如需要使用tensorflow2.0的模型（环境安装的一些注意事项！！！！）1.寻找模型配置文件以及其预训练模型Ⅰ.寻找模型配置文件相关模型配置文件可以在models-r
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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checkpoint文件结构 saved_model文件结构 import tensorflow as tf def convert_model(): trained_checkpoint_prefix = '/home/tiwang/code/jupyter-notebook/DIEN/dien/
原创
2023-04-01 03:26:42
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（一）获取ckpt各节点名称 （二）将ckpt转化为pb文件附录：ckpt文件形式 将模型移植到诸如Android，FPGA等移动端时，需要模型的pb文件。深度学习框架会将模型权重保存为自身的格式，如.ckpt(tensorflow) .h5(tf.keras/Keras) .pt(pytorch)。此时，便需要对权重文件的格式进行转换。（一）
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2023-08-03 16:04:27
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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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Tensorflow数据读取有三种方式：Preloaded data: 预加载数据Feeding: Python产生数据，再把数据喂给后端。Reading from file: 从文件中直接读取这三种有读取方式有什么区别呢？ 我们首先要知道TensorFlow(TF)是怎么样工作的。TF的核心是用C++写的，这样的好处是运行快，缺点是调用不灵活。而Python恰好相反，所以结合两种语言的优势。涉及
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2024-04-06 13:59:25
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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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如何使用Java加载TensorFlow PB文件
## 简介
TensorFlow是一个非常流行的机器学习框架，可以用于训练和部署深度学习模型。TensorFlow模型通常以Protocol Buffer（PB）格式保存。在本文中，我将向你介绍如何使用Java加载TensorFlow PB文件，并进行预测。
## 整体流程
为了更好地理解整个过程，我们可以使用一个表格来展示加载Tensor
原创
2024-01-17 10:34:00
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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
Hello World 的实现：import tensorflow as tf
# Create TensorFlow object called hello_constant
hello_constant = tf.constant('Hello World!')
with tf.Session() as sess:
# Run the tf.constant operation i
2. GraphDef(*.pb)这种格式文件包含protobuf对象序列化后的数据，包含了计算图，可以从中得到所有运算符(operators）的细节，也包含tensors,这里有两种pb文件：1）包含所有的variable，但是所有的variable都已经变成了tf.constant和graph一起frozen到一个文件；2）不包含variable的值，因此只能从中恢复计算图，但一些训练的权值和
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2024-09-10 13:22:07
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使用tensorflow2.x生成模型并保存。
原创
2022-01-05 14:12:08
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加载tensorflow2.x保存的SavedModel，并使用加载的模型进行预测。
原创
2022-01-05 16:12:00
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使用TensorFlow, ONNX和TensorRT加速深度学习推理在这篇文章中，您将了解如何使用新的 TensorFlow-ONNX-TensorRT 工作流程部署经过 TensorFlow 训练的深度学习模型。 本教程使用 NVIDIA TensorRT 8.0.0.3 并提供两个代码示例，一个用于 TensorFlow v1，一个用于 TensorFlow v2。 TensorRT 是一个
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2024-02-23 23:15:45
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Tensorflow学习笔记（五）模型的保存（四） 将模型文件合并为一个.pb文件SavedModel模型合成.pb文件.meta模型合成.pb文件 将模型文件合并为一个.pb文件声明: 参考链接这里之前Tensorflow学习笔记（二）模型的保存与加载（一 ）与Tensorflow学习笔记（三）模型的保存与加载（二）的保存方法保存的模型文件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
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2024-08-28 15:59:36
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废话少说直接上代码样例如下import tensorflow as tf
import os
from tensorflow.python.tools import freeze_graph
# 本来这个model本无需解释太多，但是这么多人不能耐下心来看，那么我简单的说一下吧
# network是你们自己定义的模型结构而已
# ps:
# def network(input)：
# ret
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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TensorFlow 模型训练完成后，通常会通过frozen过程保存一个最终的pb模型。保存的pb模型是以GraphDef数据结构保存的，可以序列化保存为二进制pb模型或者文本pbtxt模型。GraphDef本质上是一个DAG有向无环图，里面主要是存放了一个算子node list，每个算子具有名称，at
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2024-05-13 13:01:38
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