前言：前面part1~part2已经把环境安装、模型训练这一套流程介绍了一次。该教程介绍如何更换一个模型去训练数据。教程结构：本教程分为三个步骤:1.寻找模型配置文件以及其预训练模型 2.修改模型配置文件内容 3.测试4.后记：假如需要使用tensorflow2.0的模型（环境安装的一些注意事项！！！！）1.寻找模型配置文件以及其预训练模型Ⅰ.寻找模型配置文件相关模型配置文件可以在models-r
checkpoint文件结构 saved_model文件结构 import tensorflow as tf def convert_model(): trained_checkpoint_prefix = '/home/tiwang/code/jupyter-notebook/DIEN/dien/
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2023-04-01 03:26:42
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使用tensorflow2.x生成模型并保存。
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2022-01-05 14:12:08
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加载tensorflow2.x保存的SavedModel，并使用加载的模型进行预测。
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2022-01-05 16:12:00
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Tensorflow数据读取有三种方式：Preloaded data: 预加载数据Feeding: Python产生数据，再把数据喂给后端。Reading from file: 从文件中直接读取这三种有读取方式有什么区别呢？ 我们首先要知道TensorFlow(TF)是怎么样工作的。TF的核心是用C++写的，这样的好处是运行快，缺点是调用不灵活。而Python恰好相反，所以结合两种语言的优势。涉及
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2024-04-06 13:59:25
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模型保存介绍在老版本的TensorFlow中，对训练后的模型框架和参数分别保存在后缀为.ckpt和.meta的文件中。然而在新版本的TensorFlow中，模型的保存为三个文件：.ckpt-data、.ckpt-meta、.ckpt-index，以及一个名为checkpoint的文件.其中，checkpoint 文件的意义在于只是告知TF function 哪一个文件是最后更新
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2024-02-29 22:56:12
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本文介绍基于Python的tensorflow库，将tensorflow与keras训练好的SavedModel格式神经网络模型转换为frozen graph格式，从而可以用OpenCV库在C++ 等其他语言中将其打开的方法~
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2024-03-28 09:31:09
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Tensorflow学习笔记（二）模型的保存与加载（一 ） SavedModel模型的保存与加载保存加载查看模型的Signature签名 SavedModel模型的保存与加载声明: 参考链接这篇博文以及官方文档保存关于SavedModel模型的好处与简介大家可以参考百度，本文只用一个很简单的例子来演示SavedModel模型的保存与加载。在上一篇的末尾我们贴出了一个很简单的代码，它具有一个输入以
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2024-08-04 14:26:48
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这两天搜索了不少关于Tensorflow模型保存与加载的资料，发现很多资料都是关于checkpoints模型格式的，而最新的SavedModel模型格式则资料较少，为此总结一下TensorFlow如何保存SavedModel模型，并加载之。为什么要采用SavedModel格式呢？其主要优点是SaveModel与语言无关，比如可以使用python语言训练模型，然后在Java中非常方便的加载模型。当然
前言 最近参加了天池上的Apache Flink极客挑战赛——垃圾图片分类比赛，里面涉及到了Java调用tensorflow的SavedModel格式的模型进行预测，于是专门对此内容进行了调研。这里记录了SavedModel模型的优势，结构以及保存和加载的方法。SavedModel的优势 Tensorflow训练的模型可以保存为ckpt格式，但是这种格式的模型文件在跨语言方面不是很灵活。而Save
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2024-09-10 13:11:28
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文章目录保存模型SavedModel 格式保存启动服务环境准备启动服务测试模型是否加载成功输入参数预测结果python调用测试参考资料 保存模型SavedModel 格式保存使用 SavedModel 格式进行模型保存tf.saved_model.save(model, 'path_to_saved_model')在当前文件夹里面会多出一个文件夹path_to_saved_model.
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本文介绍 Tensorflow 模型部分保存方式, 主要包含 `checkpoint` 格式、`frozen_graph` 格式(`SavedModel`
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2022-11-15 15:47:27
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背景使用BERT-TensorFlow解决法研杯要素识别任务，该任务其实是一个多标签文本分类任务。模型的具体不是本文重点，故于此不细细展开说明。本文重点阐述如何部署模型。模型部署官方推荐TensorFlow模型在生产环境中提供服务时使用SavedModel格式。SavedModel格式是一种通用的、语言中立的、密闭的、可恢复的TensorFlow模型序列化格式。SavedModel封装了Tenso
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2024-03-28 10:40:30
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TensorFlow支持多种模型格式，但最常见的两种是SavedModel和HDF5（对于Keras模型），本文简要介绍了TensorFlow中最常见的两种是SavedModel和HDF5的模型，并给出了详细的代码示例。
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2024-08-19 22:43:37
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Tensorflow学习笔记（六）模型的合并 将多个模型文件合并成一个模型文件定义一个简单的模型加载SavedModel模型加载.meta模型模型连接两个模型保存成为新的模型保存成一个.pb模型保存为SavedModel模型保存为.meta模型完整代码简单的模型与SavedModel模型简单的模型与.meta模型模型 将多个模型文件合并成一个模型文件先用之前Tensorflow学习笔记（二）模型
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2024-05-06 18:13:01
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在《Tensorflow SavedModel模型的保存与加载》一文中，我们谈到SavedModel格式的优点是与语言无关、容易部署和加载。那问题来了，如果别人发布了一个SavedModel模型，我们该如何去了解这个模型，如何去加载和使用这个模型呢？理想的状态是模型发布者编写出完备的文档，给出示例代码。但在很多情况下，我们只是得到了训练好的模型，而没有齐全的文档，这个时候我们能否从模型本身上获得一
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2024-10-24 10:11:39
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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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节选自《简单粗暴 TensorFlow 2.0》，回复关键字“手册”获取合集 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，我们的第一步往往是将训练好的整个模型完整导出为一系列标准格式的文件，然后即可在不同的平台上部署模型文件。这时，TensorFlow 为我们提供了 SavedM
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2024-04-18 11:46:40
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AI前线导读： 近日，TensorFlow发布1.12.0版本，对主要功能进行了一些改进，并修复了一些错误，如Keras模型现在可以直接导出为SavedModel格式等。主要功能和改进Keras模型现在可以直接导出为SavedModel格式（tf.contrib.saved_model.save_keras_model（））并与Tensorflow服务一起使用。Keras模型现在支持使用tf.da
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2024-07-06 12:33:14
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环境准备：ubuntu20.10 + python3 + tensorflow2.x1. 将目录：/tensorflow2.0/models/research/object_detection/training_tf2 下的模型数据导出 SavedModel#tensorflow2.x
python3 export_tflite_graph_tf2.py --pip
