TensorFlow模型保存时的几种主要格式CKPT格式一般情况下，我么你是用TensorFlow时保存模型都使用ckpt格式的模型文件但是这种方式有几个缺点：这种模型文件是依赖TensorFlow的，只能在其框架下使用。在恢复模型之前还需要再定义一遍网络结构，然后才能把变量的值恢复到网络中。PB格式谷歌推荐的保存模型的方式是保存模型为PB文件。PB格式的优点：它具有语言独立性，可独立运行，封闭的
转载
2024-09-02 16:53:10
60阅读
# 使用 Protocol Buffers（protobuf） 在 iOS 中生成 PB 文件
在现代移动应用开发中，数据的传输和存储往往是一个关键问题。尤其是面对复杂的数据结构时，选择一种高效的数据序列化方案就显得尤为重要。Google 的 Protocol Buffers（protobuf）便是这样一种流行的序列化格式。它不仅高效，而且具有跨语言、易于理解和使用等特点。本篇文章将为大家介绍如
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
# 从PB文件生成Python代码：科学计算与深度学习的桥梁
在科学计算和深度学习的领域，模型往往需要在不同环境间迁移和共享。PB文件（Protocol Buffers）是TensorFlow用来保存机器学习模型的一种常用格式。在本文中，我们将探讨如何将PB文件解析并生成Python代码，以便我们可以在Python环境中进行模型推理和进一步开发。同时，我们将利用饼状图和关系图来形象化说明。
#
本人对PB操作界面不熟，可偏偏公司遇到了是PB问题，而且让我去解决问题，我连PB怎么生成EXE也不懂哦！不过经过我装上PB，然后打开熟悉了一下界面后，再到网上查了一点资料就知道怎么写一个hello world程序，和怎么样生成exe文件了！ 具体操作我在这里记录一下，免得以后忘记。 不能运行窗口，在pb中编了一个小程序,运行时提示this application needs ...
转载
2006-12-20 17:42:00
317阅读
2评论
（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）
转载
2023-08-03 16:04:27
155阅读
目录链接：https://www.jianshu.com/p/e1e201bea601用 pdb 进行代码调试单步调试，通过在用户终端命令 python -m pdb xxx.py 启动脚本进入单步执行模式；或者在程序中， 加入 “import pdb” 和 “pdb.set_trace()” 这两行代码启动 pdb 调试。pdb命令行：1）进入命令行Debug模式，python -m pdb x
转载
2024-10-22 20:33:40
74阅读
执行cebuild.bat批处理文件。cebuild.bat调用sysgen.bat批处理文件。 sysgen.bat调用cesysgen.bat批处理文件，cesysgen.bat负责在*.wce文件中搜索用户选择的特征，然后形成一系列环境变量。之后PB会显示这些变量，下面几个步骤就是显示收集的变量。 产生SYSGEN变量。每个SYSGEN变量对应一个特征。 产生C
转载
2023-10-10 20:14:21
149阅读
# 利用pb文件生成Java类的概述
在现代软件开发中，数据传输和通信变得越来越复杂。为了实现高效、紧凑的数据交换，Google提出了Protocol Buffers（protobuf）。这里将详细介绍如何利用protobuf文件生成对应的Java类，并通过示例和图示帮助读者更好地理解整个过程。
## 什么是Protocol Buffers？
Protocol Buffers（简称proto
在构建现代分布式应用时，数据交换协议的选择至关重要。在这方面，Google 的 Protocol Buffers（protobuf）已被广泛使用。本文将详细探讨如何使用 Protocol Buffers 生成 `.pb` 文件以及在 Python 环境下的使用方法，涵盖环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、部署方案和生态集成等步骤。
### 环境配置
为了运行 Protocol Buffer
pb9中数据窗口的XML特性(一、原理篇)从pb9开始，DataWindow开始支持直接从XML文档中导入数据，将检索到的数据保存为XML文档，以及使用XSL格式对象(XSL-FO) 的新功能。本文根据XML Features in PowerBuilder? 9.0相关内容节选翻译。这是第一部分。1、 数据窗口导出引擎（DataWindow Export Engine）它是数据窗口新
转载
2024-03-08 20:44:02
77阅读
Google Protocol Buffers 是一种非常方便高效的数据编码方式（data serialization），几乎在Google的每个产品中都用到了。本文介绍 protocol buffers 的一种高级使用方法（在Google Protocol Buffer的主页上没有的）。 Protocol
鉴于现在很多朋友询问 pb 数据导出到excel 中的问题，导出去后格式和数据类型不对了，自己写了几个用户对象，希望能抛砖引玉,加强技术交流,得到大家的支持。1. nvo_excel 只要是两个接口函数导出数据存储的数据,可以定义 excel 的标题public function integer uf_toexcel (datastore ads_data, readonly string as_
转载
2023-12-08 22:50:04
180阅读
背景前段时间我们的服务遇到了性能瓶颈，由于前期需求太急没有注意这方面的优化，到了要还技术债的时候就非常痛苦了。在很低的 QPS 压力下服务器 load 就能达到 10-20，CPU 使用率 60% 以上，而且在每次流量峰值时接口都会大量报错，虽然使用了服务熔断框架 Hystrix，但熔断后服务却迟迟不能恢复。每次变更上线更是提心吊胆，担心会成为压死骆驼的最后一根稻草，导致服务雪崩。在需求终于缓下来
转载
2024-07-02 21:29:19
23阅读
模型的保存和加载可以直接通过Model类的save_weights和load_weights实现。默认的保存格式为tensorflow的checkpoint格式，也可以手动设置保存为h5文件。 model.save_weights('weights', save_format='h5') 加载时默认为根据网络的拓扑结构进行加载，这适用于不对网络进行更改，直接进行测试的情况。但如果只希望加载部分
转载
2024-10-09 09:40:13
53阅读
在开发过程中，我们常常需要将 Protocol Buffers（protobuf） 转换为 Python 的可用格式，以便进行高效的数据序列化和通信。下面，我将详细介绍如何解决“protoc 生成python pb文件命令”这一问题。
## 背景定位
在现代微服务架构中，数据的高效传输至关重要。Protocol Buffers 作为一种语言中立、平台中立、可扩展的序列化结构数据的方法，广泛应用
我今天做了这个“PB创建及调用WebService”的小作业，下面我来分享一下我的整个实践过程以及我遇到的问题，希望对大家有所帮助，这个小作业是分以下三部来完成的：一、构建WebService①创建Workspace,Workspace命名为:Your_WebService②建立.NET Web Service Target,这一步只需要一路Next即可最后生产的项目文件中至少包含三项，一个web
转载
2024-10-10 07:37:15
32阅读
Stripe支付笔记 stripe-iOS 参考地址：https://stripe.com/docs/payments/accept-a-payment#ios-submit-payment安装（略） 支付流程
关于publishable key
stripe有两种环境：test（测试环境）和live（正式环境）。test环境支付的操作并没有真的执行，只能使用特定的测试账号。（https://
1. 简述一个已训练的神经网络模型，要经过设计网络、选择数据集、训练、调优、固化（freeze）等过程。在这之后，为了能够让我们的神经网络，更广泛地应用于各个程序中，我们要将其编译成C++的库文件（xxx.so/xxx.a）。这样我们就可以轻松的通过C++ API接口来调用它，甚至可以不用在环境中构建tensorflow环境（静态库），方便移植到各种AIOT设备（这里有可能会涉及到交叉编译）。本文
转载
2024-05-16 10:29:48
78阅读
# 教你如何使用PyTorch生成PB
## 流程图
```mermaid
flowchart TD;
A(准备PyTorch模型) --> B(导出ONNX模型);
B --> C(使用onnx-tf将ONNX转换为TensorFlow模型);
C --> D(保存PB模型);
```
## 教程
### 1. 准备PyTorch模型
首先，你需要有一个在PyT
原创
2024-06-21 03:48:05
136阅读
