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 &
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2024-05-13 11:17:52
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如果本文对您有帮助，欢迎点赞支持！目录前言1、TF模型保存方法2、pb模式3、适合保存模型的时机一、保存模型1、定义简单网络模型2、保存网络模型为pb文件二、加载网络模型前言1、TF模型保存方法网络模型的保存和重载操作是学习和训练AI模型的必备技能之一，也是进一步学习迁移学习知识的基础。Tensorflow的模型保存加载有不同格式，使用方法也不一样。目前来看，Tensorflow的保存方式按照生成
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2024-01-25 20:38:28
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使用tensorflow过程中，训练结束后我们需要用到模型文件。有时候，我们可能也需要用到别人训练好的模型，并在这个基础上再次训练。这时候我们需要掌握如何操作这些模型数据。看完本文，相信你一定会有收获！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.
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2024-04-12 15:31:53
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tensorflow模型的持久化：生成pb文件介绍pb文件把模型保存成pb文件pb文件输出测试参考 介绍最近在做模型的量化，量化的模型是人脸检测网络mtcnn，我从Onet开始入手，原先这个模型使用的权重文件是ckpt，这种存储格式适合训练，如果要做量化的话，需要先转化为pb文件，把其中的变量都持久化。再进一步做量化 生成的思路是给加载ckpt文件的onet网络导入一张48x48的人头图像，输出
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2024-04-03 07:26:31
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简介为何要生成pb文件，大家应该有所了解吧，这里是提供Android的调用，即将Tensorflow训练好了的模型结构和参数移植到Android手机上。训练读取原始图片过程，将其ratio=0.2为校验样本，0.8的比重为训练样本。设置图片宽w = 200，高h = 150，通道c=3，类别数量n_classes = 2。这里提供了transform.resize(img, (h, w, c))将
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2024-05-13 14:42:21
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本文是将yolo3目标检测框架训练出来的ckpt文件固化成pb文件，主要利用了GitHub上的该项目。 为什么要最终生成pb文件呢？简单来说就是直接通过tf.saver保存行程的ckpt文件其变量数据和图是分开的。我们知道TensorFlow是先画图，然后通过placeholde往图里面喂数据。这种解耦形式存在的方法对以后的迁移学习以及对程序进
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2024-04-09 13:52:42
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Tensorflow 将 ckpt 转成 pb 格式更多关注计算机视觉-Paper&Code - 知乎使用 tf.train.saver()保存模型时会产生多个文件，会把计算图的结构和图上参数取值分成了不同的文件存储。这种方法是在TensorFlow中是最常用的保存方式。例如：下面的代码运行后，会在save目录下保存了四个文件:import tensorflow as tf
v1 = t
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2024-04-11 13:25:49
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使用tensorflow训练模型的时候，模型持久化对我们来说非常重要。如果我们的模型比较复杂，需要的数据比较多，那么在模型的训练时间会耗时很长。如果在训练过程中出现了模型不可预期的错误，导致训练意外终止，那么我们将会前功尽弃。为了解决这一问题，我们可以使用模型持久化（保存为ckpt文件格式）来保存我们在训练过程中的临时数据。、如果我们训练出的模型需要提供给用户做离线预测，那么我们只需要完成前向传播
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2024-04-22 20:27:46
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Go语言加载Tensorflow2保存的pb模型 文章目录**Go语言加载Tensorflow2保存的pb模型**一、环境部署1.1 Go语言安装1.2 Go版Tensorflow安装1.3 GoCV安装二、Go代码测试2.1 使用Go读入图像，使用tf处理图像2.2 使用GoCV处理图像并转Tensor2.3 LoadSavedModel加载模型 一、环境部署OS：Ubantu18.04Tens
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2024-07-25 10:57:18
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from tensorflow.python.framework.graph_util import convert_variables_to_constantssaver = tf.trai
原创
2022-07-19 11:39:35
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最近在学习tensorflow框架，参考的tensorflow的官方文档，虽然是英文的，但是很容易读懂，感觉看起来比一些中文文档还易读，而且流程更清晰。在这里对自己学习过程进行一下记录与总结，因为自己比较菜，很多东西还处于初级阶段，可能在认知上有些错误，欢迎各位指正，同时也希望能找到一些志同道合的朋友一起学习。 文章目录一、调用数据库二、定义一个简单的模型三、在训练的时候保存检查点与加载四、保存各
参考：https://github.com/tflearn/tflearn/issues/964解决方法：
"""Tensorflow graph freezerConverts Tensorflow trained models in .pbCode adapted from:https://gist.github.com/morgangiraud/249505f540a5e53
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2022-01-04 10:23:55
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参考：https://github.com/tflearn/tflearn/issues/964解决方法："""
Tensorflow graph freezer
Converts Tensorflow trained models in .pb
Code adapted from:
https://gist.github.com/morgangiraud/249505f540a5e53a48b
原创
2023-07-04 17:07:04
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1.pb文件pb是protocol（协
原创
2023-06-14 21:12:13
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将训练好的模型参数保存起来，以便以后进行验证或测试，这是我们经常要做的事情。tf里面提供模型保存的是tf.train.Saver()模块。模型保存，先要创建一个Saver对象：如saver=tf.train.Saver() 在创建这个Saver对象的时候，有一个参数我们经常会用到，就是 max_to_keep 参数，这个是用来设置保存模型的个数，默认为5，即 max_to_keep=5，保存最近
前言尝试过迁移学习的同学们都知道，Tensorflow的模型保存加载有不同格式，使用方法也不一样，新手会觉得乱七八糟，所以本文做一个梳理。从模型的保存到加载，再到使用，力求理清这个流程。1. 保存Tensorflow的保存分为三种：1. checkpoint模式；2. pb模式；3. saved_model模式。1.1 先假设有这么个模型首先假定我们已经有了这样一个简单的线性回归网络结
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2024-04-17 05:31:27
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通常我们使用 TensorFlow时保存模型都使用 ckpt 格式的模型文件，使用类似的语句来保存模型tf.train.Saver().save(sess,ckpt_file_path,max_to_keep=4,keep_checkpoint_every_n_hours=2)使用如下语句来恢复所有变量信息saver.restore(sess,tf.train.latest_checkpoint(
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2023-09-02 13:53:02
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笔者最近因为工作需要将TensorFlow训练模型迁移到晟腾芯片平台上离线推理，所以需要将ckpt或者h5模型冻结成pb，再利用ATC模型转换工具将pb转为离线模型om文件，期间遇到一些问题和坑，总结一下，供大家参考。1.Tensorflow1.x训练好的模型Ckpt文件：DB_resnet_v1_50_adam_model.ckpt-16801.index
DB_resnet_v1_50_ada
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2024-03-26 10:21:44
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一，第一步，训练保存模型
贴自己源代码太复杂，贴个简化版，表明主要意思就行，别人做的东西不可能和你的完全一样，需要在理解别人意思的基础上，对自己的代码加以更改。
注意看下面代码中的注释！
import tensorflow as tf
import os
from tensorflow.python.framework import graph_util
p
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2024-03-29 06:51:56
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# #作者：韦访 1、概述又是25号，老天保佑我摇到车牌啊～～开玩笑，这不是今天的重点。有网友表示，模型训练出来以后，不知道要怎么用，今天就来聊聊tensorflow模型的保存、固化、加载等操作，为方便讲解，直接拿第二讲的两层卷积神经网络训练MNIST的代码来改，如果忘了了，博客链接如下，/article/details/801466202、将模型保存成ckpt格式对以前的代码稍微修改一点点，以前
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2024-04-22 11:15:08
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