一种是传统的Saver类save保存和restore恢复方法
1. TensorFlow模型简介
训练了一个神经网络之后，我们希望保存它以便将来使用。那么什么是TensorFlow模型?Tensorflow模型主要包含我们所培训的网络参数的网络设计或图形和值。因此，Tensorflow模型有两个主要的文件:
a) Meta graph：
模型文件tensorflow 训练保存的模型注意包含两个部分：网络结构和参数值。.meta .meta 文件以 “protocol buffer”格式保存了整个模型的结构图，模型上定义的操作等信息。查看 meta 文件中所有的操作信息：# ================================================================ #
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最近在做一些工程部署和传统算法的工作，遇到写坑，写些解决办法记录一下：很多时候我们会面临在一台机器上进行编译和打包，在另外一台机器或者集群上进行部署，而机器与机器之间的gpu设备是不同型号的情况，这个时候做深度学习推理的时候会出现初始化加载很慢的情况，或者有二次加载的情况，这篇小博文就是讲如何解决的．由于CUDA的JIT Compile(即时编译)机制，是为了应对未来没发布的gpu硬件时也能顺滑的
1.Estimator的两种模型文件Estimator可以保存ckpt和saved_model两种格式的模型。 ckpt方式与session.run模型下保存模型格式一样（在sess.run模式下，通常使用saver = tf.train.Saver()和saver.save()保存模型)，这种模型文件需要原始模型代码才能运行，一般用于训练中保存/加载权重。 saved_model格式是一种轻量化
1 Tensorflow模型文件 我们在checkpoint_dir目录下保存的文件结构如下：|--checkpoint_dir
| |--checkpoint
| |--MyModel.meta
| |--MyModel.data-00000-of-00001
| |--MyModel.index 1.1 meta文件 MyModel.meta文件保存的是图结构，meta
Estimator初识框架结构在介绍Estimator之前需要对它在TensorFlow这个大框架的定位有个大致的认识，如下图示：可以看到Estimator是属于High level的API，而Mid-level API分别是：Layers：用来构建网络结构Datasets: 用来构建数据读取pipelineMetrics：用来评估网络性能可以看到如果使用Estimator，我们只需要关注这三个部
tensorflow训练后保存的模型主要包含两部分，一是网络结构的定义（网络图），二是网络结构里的参数值。
1. .meta文件
.meta 文件以 “protocol buffer”格式保存了整个模型的结构图，模型上定义的操作等信息。
这个文件保存了网络结构的定义。例如 model.ckpt-3072.meta ，大小是 2.9 MB。
2. .data-00000-of-00001
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2018-03-23 21:40:00
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tensorflow训练后保存的模型主要包含两部分，一是网络结构的定义（网络图），二是网络结构里的参数值。1.
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2022-08-30 10:03:41
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本篇文章主要介绍TensorFlow的基本概念，包含TensorFlow的计算模型、数据模型和运行模型。◆ ◆ ◆ ◆ ◆TensorFlow计算模型——计算图 计算图的概念TensorFlow的名字中已经说明了最重要的两个概念——Tensor（张量）和Flow（流）。TensorFlow是通过一个计算图的形式来表达计算的编程系统。TensorFlow
目录模型建立方式函数式序列式模型训练方式直接法简易法model.compile()model.fit()model.predict()model.evaluate()卷积输出 = tf.keras.layers.Conv2D(参数)(输入)反卷积tf.keras.layers.Conv2DTranspose()池化输出 = tf.nn.max_pool(input, ksize=[1, heig
深度学习 | Tensorflow2.0函数式建模Tensorflow2.0主要支持3种建模方式，分别为tf.keras.models.Sequential()， 适合比较简单的网络，前一层输出是后一层输入。class mymodel(tf.keras.models.Model), 继承Model父类的方法，通过super(), call()等方法实现子类的方法。函数式API，自定义Input_l
TensorFlow 读书笔记之一TensorFlow 的计算模型、数据模型和运行模型(1)计算模型-计算图在 TensorFlow 中，张量(Tensor)可以被简单地理解为多维数组。如果说 TensorFlow 的第一个词 Tensor 表明了它的数据结构，那么 Flow 则体现了它的计算模型。Flow 翻译成中文是“流”，它直观地表达了张量之间通过计算相互转化的过程。 TensorFlow
以下代码在Python3.6和TensorFlow>=1.10运行通过。1.tensorflow模型有两个文件组成：（1）meta graph: 这是一个协议缓冲区， 它保存了完整的tensorflow图形，即所有变量、操作、集合等。该文件以.meta作为扩展名。 （2）checkpoint file: 这是一个二进制文件，它包含了所有的权重、偏置、梯度和其他所有变量的值。这个文件有一个扩展
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
TensorFlow代码结构优化tips一、变量管理在模型的前向传播的过程中，将前向传播定义为：def inference(input_tensor, avg_class, weights1, biases1, weights2, biases2)从上面定义可以看出，这个函数的参数包括了神经网络中的所有参数。然而，当神经网络的结构更加复杂、参数更多的时间，就需要一个更好的方式来传递和管理参数了。T
本章提供了tensorflow模型常用的一些处理方法，包括：tensorboard查看ckpt网络结构tensorboard查看pb网络结构ckpt模型转pb模型pb模型转pbtxt文件测试pb模型pb模型转tflite模型测试tflite模型h5模型转pb模型测试caffe模型1.1 查看ckpt网络结构_v1.py运行脚本在控制台输入命令：tensorboard --logdir=d:/log
前面我们主要是使用tensorflow的原生代码来模拟搭建神经网络，其实就是定义出神经网络中的各个参数，然后模拟前向传播和参数更新过程来训练模型，最终达到我们想要的效果；这样做当然是可以的，并且符合我们脑中的想象过程，但是有一个弊端就是编码复杂，并且随着神经网络层数的增加，编码的工作量也大幅增长，不是我们想要的结果，并且大多人在TensorFlow中也不是这样做的，TensorFlow为我们提供了
在训练完之后，将训练得到的保存下来方便下次使用，为了让训练结果可以重复使用，可以将训练模型持久化Tensor Flow 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TensorFlow 计算图的方法import tensorflow as tf
#声明两个变量并计算出他们的和
v1=tf.Variable
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
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
