tf.train.Saver类的使用保存模型： import tensorflow as tf
v1=tf.Variable(tf.constant(1.0,shape=[1]),name='v1')
v2=tf.Variable(tf.constant(2.0,shape=[1]),name='v2')
result=v1+v2
init_op=tf.global_variables_i
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2024-03-18 12:19:40
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近期做了一些反垃圾的工作，除了使用常用的规则匹配过滤等手段，也采用了一些机器学习方法进行分类预测。我们使用TensorFlow进行模型的训练，训练好的模型需要保存，预测阶段我们需要将模型进行加载还原使用，这就涉及TensorFlow模型的保存与恢复加载。总结一下Tensorflow常用的模型保存方式。保存checkpoint模型文件（.ckpt）首先，TensorFlow提供了一个非常方便的api
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2024-05-02 14:57:44
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解决tensoflow如何在已训练模型上继续训练fineturn的问题。 训练代码任务描述： x = 3.0, y = 100.0， 运算公式 x×W+b = y，求 W和b的最优解。# -*- coding: utf-8 -*-)
import tensorflow as tf
# 声明占位变量x、y
x = tf.placeholder("float", shape=[None
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2024-04-29 08:51:17
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TensorFlow实践（13）——保存和复用训练好的模型（一）前 言（二）保存训练好的模型（三）重载保存的模型（四）总结 （一）前 言当模型训练完成之后，我们可以使用tf.train.Saver()方法将训练好的模型进行保存，以便于之后使用模型进行预测等任务，而不用重复训练。Saver构造方法的主要输入参数：参数名称功能说明默认值var_listSaver存储的变量集合全局变量集合reshap
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2023-11-28 13:23:25
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在TensorFlow中使用自定义数据集训练自己的模型写在前面的话一、自定义数据集的目录结构（以今年电赛数字识别为例）二、在TensorFlow中读取数据集2.1 纯手工打造2.1.1 获取所有图片的路径2.1.2 获取标签并转换为数字2.1.3 读取图片并进行相应的预处理2.1.4 打包图片与标签2.2 利用TensorFlow keras ImageDataGenerator三、验证自定义数
引言这篇文章来自斯坦福大学计算与数学工程所（Institute for Computational & Mathematical Engineering）博士生Guillaume Genthial的博客。主要介绍了如何将工程界里已经得到充分认可的单元测试实践应用到算法建模的领域中，从而保障模型设计的正确性，具有普适参考价值。在翻译本文时，没有完全遵照原文逐字翻译，但尽可能保留了原文比较活泼
引言这是一次使用python进行机器学习的实验。一是总结自己学过的各种python包，二是了解一下使用python进行机器学习大概是什么样的，不过这次使用主要的目的还是熟悉Tensorflow的使用。本次实验使用到的python包及其版本：Tensorflow 1.8.0Numpy 1.14.3Pandas 0.22.0Matplotlib 2.2.2机器环境是：macOS 10.13Tensof
近期做了一些反垃圾的工作，除了使用常用的规则匹配过滤等手段，也采用了一些机器学习方法进行分类预测。我们使用TensorFlow进行模型的训练，训练好的模型需要保存，预测阶段我们需要将模型进行加载还原使用，这就涉及TensorFlow模型的保存与恢复加载。总结一下Tensorflow常用的模型保存方式。保存checkpoint模型文件（.ckpt）首先，TensorFlow提供了一个非常方便的api
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2023-12-14 22:25:37
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1. 什么是Tensorflow模型？我们知道Tensorflow是由张量和计算模型组成，Tensorflow中的所有计算都会被转换为计算图上的节点，TensorFlow内部会将运算过程表示为一个数据流图。当你训练好一个神经网络后，同时系统将模型结果保存下来。因此，什么是Tensorflow模型？Tensorflow模型主要包含网络设计（或者网络图）和训练好的网络参数的值。所以Tensorflow
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2024-02-12 07:58:13
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文章目录1、训练模型2、各种模型间互转并验证2.1 hdf5转saved model2.2 saved model转hdf52.3 所有模型精度测试2.4 hdf5和saved模型转tensorflow1.x pb模型2.5 加载并测试pb模型总结 2022年7月更新：现在tensorflow2版本已经发展到2.9,这些模型间的互转可以看官方文档中h5 saved_model各自的缺限，默认使
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2024-05-10 19:59:46
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网上关于利用tensorflow已训练模型构造自己的模型方法，多为tensorflow v1，本博文给出tensorflow v2的训练过程。 此文利用tensorflow目标检测中已经过训练的模型，在自定义的数据集上进一步训练，所谓fine-tune过程，实现用户定义的目标检测模型。 这里假定已经建立完成tensorflow目标检测环境，从github克隆了models到本地，并安装完成所需要的
利用TensorFlow Object Detection API的预训练模型训练自己的数据 文章目录利用TensorFlow Object Detection API的预训练模型训练自己的数据1.前言介绍2.前期准备2.1环境搭建2.2数据准备2.3模型准备3.训练过程3.1修改配置文件（config文件）3.2开始训练3.3保存模型3.4Tensorboard实时查看训练效果4.测试结果 1.
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2024-08-24 10:17:08
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在训练网络时，一般的流程是通过前向计算获得网络的输出值，再通过损失函数计算网络误差，然后通过自动求导工具计算梯度并更新，同时间隔性地测试网络的性能。对于这种常用的训练逻辑，可以直接通过Keras 提供的模型装配与训练高层接口实现，简洁清晰。 文章目录一、模型装配二、模型匹配三、模型测试 一、模型装配在 Keras 中，有2 个比较特殊的类：keras.Model 和keras.layers.Lay
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2024-05-05 12:38:11
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Tensorflow 模型的保存与加载 文章目录（一）Tensorflow模型介绍（二）模型的保存（保存所有的所有参数的图形和值）(三)、模型的加载与恢复（四）使用已经恢复的模型 加载之前训练好的模型，继续训练防止程序意外退出拿不到训练结果。 tf.train.saver() 保存模型 tf.train.restore() 模型的加载（一）Tensorflow模型介绍通常我们训练好中后都会得到这样
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2023-12-25 06:25:50
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前言最近实验室碰到一个奇怪的需求，大家分别构建不同的NLP模型，最后需要进行整合，可是由于有的同学使用的是keras，有的同学喜欢使用TensorFlow，这样导致在构建接口时无法统一不同模型load的方式，每一个模型单独使用一种load的方式的话导致了很多重复开发，效率不高的同时也对项目的可扩展性造成了巨大的破坏。于是需要一种能够统一TensorFlow和keras模型的load过程的方法。正文
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2024-04-29 09:29:16
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欢迎来到本周的编程作业。 到目前为止，你一直使用numpy来构建神经网络。现在，我们将引导你使用深度学习框架，该框架将使你可以更轻松地构建神经网络。TensorFlow，PaddlePaddle，Torch，Caffe，Keras等机器学习框架可以极大地加快你的机器学习开发速度。所有这些框架也都有很多文档，你应该随时阅读学习。在此笔记本中，你将学习在TensorFlow中执行以下操作：初始化变量创
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2024-03-26 07:06:52
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文章目录一、修改现有的网络模型二、模型的保存三、模型的加载四、模型的评估五、训练模型的完整套路六、使用GPU加速模型的训练七、模型训练完整的验证套路 一、修改现有的网络模型import torchvision
from torch import nn
# pretrained 为True时会自动下载模型所对应的权重
vgg16_false=torchvision.models.vgg16(pre
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2023-08-10 17:50:15
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有时候我们训练好了一个模型，效果还不错。那么如何保存这个模型，以便下次有新的数据时可以使用这个模型来进行预测呢？接下来我就以我的上一篇博客为基础进行模型的保存。 完整代码见Github保存模型具体模型训练的代码在上一篇博客讲得很清楚了，这次主要在原有的基础上进行改进。读取数据的代码没有变动。 在定义占位符的时候，加上一行命名代码，主要是为了方便我们在调用模型的时候可以准确找到模型的接口（这个后面具
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2024-06-21 09:08:31
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1. 首先了解下tensorflow的一些基础语法知识这里不再详细说明其细节，只举例学习。1.1 tensorflow的tf.transpose()简单使用：tf.reshape(tensor, shape, name=None) 矩阵变形是常用的操作，在Tensorflow中调用方式有多种，例如： 1.tf.reshapetf.reshape(L3, [-1, W4.get_shape().
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2024-02-10 21:14:35
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模型的保存：tf.train.Saver类中的save在训练一个TensorFlow模型之后，可以将训练好的模型保存成文件，这样可以方便下一次对新的数据进行预测的时候直接加载训练好的模型即可获得结果，可以通过TensorFlow提供的tf.train.Saver函数，将一个模型保存成文件，一般习惯性的将TensorFlow的模型文件命名为*.ckpt文件。模型的读取：tf.train.Saver类
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2024-02-10 14:58:55
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