tensorflow模型的格式通常支持多种，主要有CheckPoint(*.ckpt)、GraphDef(*.pb)、SavedModel。 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.s
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2024-03-05 11:03:08
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流程记录 TF v1.14.0 CPU on Ubuntu 18.04安装对应版本的 bazel wget https://github.com/bazelbuild/bazel/releases/download/0.26.1/bazel-0.26.1-installer-linux-x86_64.sh
chmod +x bazel-version-installer-l
（张老师PPT学习笔记）一、在TensorFlow 中建立模型1.TensorFlow 中的线性模型占位符（Placeholder）：表示执行梯度下降时将实际数据值输入到模型中的一个入口点。例如房子面积 (x) 和房价 (y_)。变量（Variable）：表示我们试图寻找的能够使成本函数降到最小值的变量，例如 W 和 b。在TF中表示线性模型 (y = W.x + b) ：2.Tens
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2024-04-30 13:31:06
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当前是数据爆炸的时代，深度学习与大数据更是相辅相成，在使用TensorFlow构建深度学习模型的时候，可能会涉及到海量的数据，可能会用到数G、T甚至P级别的训练数据，很显然，要将如此庞大的数据一次性加载进内存，显然当前的硬件条件还远远不能够。幸好TensorFlow也提供了非常有好的大数据处理方式。 一、TF数据读取的
TensorFlow入门：使用图 (graph) 来表示计算任务.在被称之为 会话 (Session) 的上下文 (context) 中执行图.使用 张量(tensor) 表示数据.通过 变量 (Variable) 维护状态.使用 feed 和 fetch 可以为任意的操作(arbitrary operation) 赋值或者从其中获取数据.一，基本语法：语法例子1：# 创建2个矩阵，前者1行2列，
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2024-09-27 16:13:54
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以识别手语数字为例，创建卷积网络模型导入相应模块import math
import numpy as np
import h5py
import matplotlib.pyplot as plt
import scipy
from PIL import Image
from scipy import ndimage
import tensorflow as tf
from tensorflow.
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2024-05-31 10:17:30
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前段时间实践tensorflow目标检测模型再训练，过程见博文tf2目标检测-训练自己的模型总结目标检测模型再训练过程，有以下几点需注意：1 训练集和测试集训练图片每张只包含一个目标，因此可用小尺寸图片，且统一训练图片大小，有助于加快训练过程。测试图片则用大图片，包含多个需检测目标，同时包括应排除的目标，检验模型训练成果。2 模型处理窗口和输入图片resize问题每个再训练模型有处理窗口，例如ss
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2024-04-24 16:05:34
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摘要：本文对比了：原图、tobytes、gfile三种方式的图片数据的训练文件大小、训练时长、GPU利用率等指标，通过实际数据分析这3种训练方式的优缺点；明确指出gfile训练方式具有最佳的空间占用和GPU利用率；行文中强调了初学者容易犯错的tf.decode_raw 、 tf.image.decode_jpeg、tf.image.convert_image_dtype、tf.image.resi
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2024-10-04 13:53:54
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cifar10训练数据集下载链接：https://pan.baidu.com/s/1Qlp2G5xlECM6dyvUivWnFg 提取码：s32t代码解析前置配置引入tensorflow库，和其他辅助库文件。安装方式为pip3 install tensorflow numpy pickle。详细过程不在这里描述。 在这里，训练和测试数据集文件放在该脚本的父文件夹中，因此按照实际情况来对CIFAR_
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2024-05-13 11:28:25
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文章目录Tensorflow Serving实战安装Tensorflow serving准备YOLOX模型部署YOLOX模型测试YOLOX模型多模型多版本部署模型的热部署参考 Tensorflow Serving使用Tensorflow框架训练好模型后，想把模型部署到生产环境可以使用Tensorflow Serving进行部署。Tensorflow Serving具有以下作用：兼容Tensorf
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2024-05-05 18:54:11
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本篇介绍函数包括：
tf.conv2d
tf.nn.relu
tf.nn.max_pool
tf.nn.droupout
tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits
tf.truncated_normal
tf.constant
tf.placeholder
tf.nn.bias_add
tf.reduce_mean
tf.squared_d
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2024-02-22 00:49:25
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TensorFlow提供了一个非常简单的API来保存和还原一个神经网络模型。这个API就是tf.train.Saver类。以下代码给出了保存TesnsorFlow计算图的方法。import tensorflow as tf
#声明两个变量并计算他们的和
v1 = tf.Variable(tf.constant(1.0, shape = [1]), name = "v1")
v2 = tf.V
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2024-06-07 05:52:46
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tensorflow实现线性回归模型1.变量（1）变量的创建（2）变量的初始化（3）变量的作用域2.可视化学习Tensorboard（1）开启tensorboard（2）增加变量显示3.tensorflow实现线性回归实战（1）Tensorflow运算API（2）梯度下降API（3）实现线性回归4.模型加载和保存5.命令行参数 1.变量（1）变量的创建变量也是一种OP，是一种特殊的张量，能够进行
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2024-04-21 13:36:46
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在我们使用tensorflow做深度学习的时候，需要用大量的数据来训练模型。但正因为数据量大如果电脑的性能不是很好的话在训练模型的时候我们的电脑是没有剩余的内存供我们使用的，但模型训练又需要花费很多时间，如果我们需要用电脑做其他事情的话就必须停止训练模型，但停止以后再重新开始从头训练的话又会花费很多的时间，所以我们要在停止训练时保存的模型参数的那个阶段继续我们的训练。模型保存首先我们要知道要想继续
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2024-03-19 09:31:10
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1.checkpoint(*.ckpt)1.1文件结构介绍：---checkpoint ---model.ckpt-240000.data-00000-of-00001 ---model.ckpt-240000.index ---model.ckpt-240000.meta如图所示，Tensorflow模型主要包括两个方面内容：1）神经网络的结构图graph；2）已训练好的变量参数。因此Tenso
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2024-04-16 14:54:14
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tf1:
tf.GradientTape()函数：
tf提供的自动求导函数
x = tf.Variable(initial_value=3.)
with tf.GradientTape() as tape: # 在 tf.GradientTape() 的上下文内，所有计算步骤都会被记录以用于求导
y = tf.square(x)
y_grad = tape.gradient(y,
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2024-05-26 16:41:34
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关于Tensorflow模型的保存、加载和预导入1. 什么是Tensorflow模型1.1 元图：1.2 检查点文件：2. 保存Tensorflow模型3. 导入预先训练的模型4. 使用已恢复的模型 参考ANKIT SACHAN：A quick complete tutorial to save and restore Tensorflow models1. 什么是Tensorflow模型Ten
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2024-05-06 19:06:29
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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
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2024-05-31 20:10:39
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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()
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2024-03-28 09:21:00
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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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