摘要：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。华为云社区《TensorFlow pb模型修改和优化》，作者：luchangli。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DA
转载
2024-04-30 16:36:02
19阅读
在使用TensorFlow 1.X版本的estimator的时候经常会碰到类似于 的报错信息，可能的原因是数据太大无法写入graph。 一般来说，常见的数据构建方法如下: TensorFlow在读取数据的时候会将数据也写入Graph，所以当数据量很大的时候会碰到这种情况，之前做实验在多GPU的时候也
原创
2021-05-01 22:30:29
639阅读
GraphDef::GraphDef() : ::google::protobuf::Message(), _internal_metadata_(NULL) { if (GOOGLE_PREDICT_TRUE(this != internal_default_insta
原创
2023-05-30 00:23:40
71阅读
Tensorflow 模型的保存和读取tensorflow 保存模型主要有两种途径，一个是通过tf.train.Saver,另一种是通过tf.python.saved_model.builder.SavedModelBuilder可以保存的内容主要包括Variable/Constant/Placeholder， GraphDef，metaGraphGraph & GraphDef &
转载
2024-05-13 11:17:52
136阅读
原生定义：
tensorflow::tensorflow/core/framework/graph.proto
message GraphDef {
repeated NodeDef node = 1;
VersionDef versions = 4;
int32 version = 3 [deprecated = true];
FunctionDefLibrary lib
原创
2023-05-30 05:12:02
124阅读
这是tensorflow生成的各种模型文件:GraphDef (.pb) - a protobuf that represents the TensorFlow training and or computation graph. This contains operators, tensors, and variables definitions.CheckPoint (.ckpt) - Ser
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
转载
2024-05-13 13:01:38
155阅读
摘要：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。
作者：luchangli。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
转载
2024-09-05 09:39:59
68阅读
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
查看tensorflow pb模型文件的节点信息：import tensorflow as tf
with tf.Session() as sess:
with open('./quantized_model.pb', 'rb') as f:
graph_def = tf.GraphDef()
graph_def.ParseFromString(f.read
原创
2023-05-31 15:13:16
438阅读
下面我列出了一些我正在编写的文档草稿，可能会有帮助。另一件要注意的事情是，如果您使用Slim，您需要首先运行export_inference_graph.py来获得一个.pbgraphdef文件。在在大多数情况下，使用TensorFlow训练模型将得到一个包含GraphDef文件(通常以.pb或.pbtxt扩展名结尾)和一组检查点文件的文件夹。移动或嵌入式部署需要的是一个单独的GraphDef文件
转载
2024-09-11 20:02:09
43阅读
一、 @tf.function 介绍 可以将 python 函数编译成图 易于将模型导出成为 Tensorflow1.0 的 GraphDef+checkpoint 或者 Tens
二、相关介绍MetaGraph
MetaGraphDef 是MetaGraph 的 Protocol Buffer 表示。 MetaGraph 包括计算图（网络结构），数据流图，以及相关的变量和输入输出的signature。protocol buffer（pb）pb 是 MetaGraph 的 protocol buffer（pb ）文件格式。Frozen GraphDef 格式Frozen Gr
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
转载
2024-03-05 11:03:08
64阅读
这个例子展示了如何加载预先训练 tensorflow 网络并使用它来识别图像中的对象。源代码在 `tensorflow/examples/label_image` 目录下。使用默认的图片 Admiral Grace Hopper，使用 Google Inception 模型对在命令行中传递的图像文件进行分类。首先将包含模型定义和权重的 TensorFlow `GraphDef`
转载
2024-09-19 10:31:25
49阅读
TF Lite开发人员指南 目录： １ 选择一个模型 使用一个预训练模型 使用自己的数据集重新训练inception-V3,MovileNet 训练自己的模型 ２ 转换模型格式 转换tf.GraphDef 完整转换器参考 计算节点兼容性 Graph 可视化工具 ３ 在移动端app,使用Tens
转载
2024-08-07 17:21:38
77阅读
1：前言 提起TensorFlow的模型，大家最熟知的莫过于checkpoint文件了，但是其实TensorFlow 1.0 以及2.0 提供了多种不同的模型导出格式，除了checkpoint文件，TensorFlow2.0官方推荐SavedModel格式，使用tf.serving部署模型的时候采用的就是它，此外还有Keras model（HDF5）、Frozen GraphDef，以及用于移动端
转载
2023-10-30 13:13:03
76阅读
1：前言提起TensorFlow的模型，大家最熟知的莫过于checkpoint文件了，但是其实TensorFlow 1.0 以及2.0 提供了多种不同的模型导出格式，除了checkpoint文件，TensorFlow2.0官方推荐SavedModel格式，使用tf.serving部署模型的时候采用的就是它，此外还有Keras model(HDF5)、Frozen GraphDef，以及用于移动端，
转载
2024-05-17 13:03:06
73阅读
tensorflow的三种Graph结构：Graph：tensorflow运行会话是在默认的Graph中，包含了各个运算节点和用于计算的张量；GraphDef：将Graph序列化为python代码得到的图，可以理解为一种数据结构，以常量的形式保存Tensor，无法继续训练; ——对应pb文件MetaGraph:将Graph进行序列化，进行模型保存，Tensor以变量形式保存，可以被继续训练（ 通过
转载
2024-04-02 13:04:12
76阅读
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
转载
2024-09-10 13:22:07
51阅读
