0. 概述TensorFlow训练的模型可以保存起来，方便自己使用或模型分享给他人。同时，如果模型训练非常耗时，则模型保存可以达到断点续训的功能。分享自己的模型可以有两种方式：一是将模型的源代码分享给他人，这时别人拿到代码后需要从头开始训练。二是将训练好的模型，即训练保存的模型（里面包含权重、超参数等）分享给他人，这里别人拿到模型就可以使用或者稍加训练即可使用。TensorFlow中模型的保存有很
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2024-02-28 09:48:43
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一、checkpoint1、检查点checkpoint中存储着模型所使用的所有tf.Variable对象，它不包含任何关于模型的计算信息，故只有在恢复原模型时才可用；
2、Checkpoints文件是二进制文件，它把变量名映射到对应的tensor值，本质上存储各个变量的值，并没有网络结构信息；
3、保存模型的权重、优化器状态信息以及配置，缺少模型结构。二、h5文件h5文件保存整个模型，包括模型的结
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2024-04-07 14:46:53
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PB模型保存和模型查看方法Tensorflow版本：2.1一.模型的保存方法2.1 用Tensorflow自带的Keras保存模型（1）使用model.save()方法 该方法一般只使用一个参数，方法中的参数形式不同，则保存的模型的格式也不同。 函数原型为：def save(self,
filepath,
overwrite=True,
inc
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2024-04-10 10:52:12
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又是抄的保存模型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&n
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2024-07-29 15:56:23
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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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2024-03-26 21:44:01
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一、模型保存 1、tf.train.saverimport tensorflow as tf
...
＃在这里构建网络
...
＃开始保存模型
与tf.Session（）作为sess：
sess.run（tf.global_variables_initializer（））＃一定要先初始化整个流
＃在这里训练网络
...
＃保存参数
saver = tf.train.Sa
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2024-01-29 14:01:21
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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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本文翻译自官方教程这里1、什么是tensorflow模型？在我们训练好模型之后需要保存以方便随时拿过来用 ，那tensorflow是如何保存模型的呢？主要分为两部分：a）Meta graph这个文件里保存了完整的tensorflow图的信息：比如所有的变量，操作，集合等等。这个文件是以.meta为后缀的.b）Checkpoint file: 这个文件是以.ckpt为后缀的,是个二进制的文
TensorFlow提供了一个用于保存模型的工具以及一个可视化方案这里使用的TensorFlow为1.3.0版本一、保存模型数据模型数据以文件的形式保存到本地；使用神经网络模型进行大数据量和复杂模型训练时，训练时间可能会持续增加，此时为避免训练过程出现不可逆的影响，并验证训练效果，可以考虑分段进行，将训练数据模型保存，然后在继续训练时重新读取；此外，模型训练完毕，获取一个性能良好的模型后，可以保存
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2024-01-17 05:59:23
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一． tensorflow2中模型的保存（一）概述 Tensorflow2中提供了 tf.train,Checkpoint这个变量保存与恢复类，可以使用save()和restore()方法将 Tensorflow中所有包含CheckPointable State的对象进行保存和恢复。
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2024-03-29 09:22:43
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学习过深度学习的同志们都知道在训练过程中，模型的重要性，训练好的模型可以用来做分类，因此，我们需要对经过千幸万苦训练好的模型进行保存。本人在学习深度学习的时候，只要使用两种方式，一种是tensorflow版的保存，还有一种是keras版的模型的保存。下面逐一介绍下： 一、TensorFlow模型保存与读取（该方式tensorflow只能保存变量而不是保存整个网络，所以在提取模型时，我们还需要重新
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2024-03-15 09:08:28
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TensorFlow 模型的保存与恢复TensorFlow目前保存的模型文件主要有两种，ckpt与pb，二者之间的异同请见https://zhuanlan.zhihu.com/p/32887066CKPT，首先这种模型文件是依赖 Te
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2024-05-09 14:52:02
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关于数据集 Cifar-10是由Hinton的两个大弟子Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever收集的一个用于普适物体识别的数据集。Cifar是加拿大政府牵头投资的一个先进科学项目研究所。说白了，就是看你穷的没钱搞研究，就施舍给你。Hinton、Bengio和他的学生在2004年拿到了Cifar投资的少量资金，建立了神经计算和自适应感知项目。这个项目结集
前段时间实践tensorflow目标检测模型再训练，过程见博文tf2目标检测-训练自己的模型总结目标检测模型再训练过程，有以下几点需注意：1 训练集和测试集训练图片每张只包含一个目标，因此可用小尺寸图片，且统一训练图片大小，有助于加快训练过程。测试图片则用大图片，包含多个需检测目标，同时包括应排除的目标，检验模型训练成果。2 模型处理窗口和输入图片resize问题每个再训练模型有处理窗口，例如ss
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2024-04-24 16:05:34
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训练好的模型需要保存下来或者加载已经训练完成的模型，就用到了ckpt文件。 目录1.了解tensorflow保存的文件（1）checkpoint（2）MyModel.meta（3）MyModel.index（4）MyModel.data-00000-of-000012.保存模型（1）通用形式（2）按照达到迭代次数后保存（3）按照达到时间后保存（4）保存部分变量3.加载已经训练好的模型（1）第一步：
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2023-09-22 17:26:09
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Tensor flow模型文件结构： &
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2024-03-18 20:03:31
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这篇博客适合初学者了解模型训练是怎么一回事，用最简单的代码实现模型训练，但是你需要一点python的知识和一个你擅长的开发环境（比如：jupyter notebook）总共需要下面几个步骤导入包引入数据数据处理创建模型编译模型传入数据并训练导入包import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten, C
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2023-12-15 09:53:26
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看过 TensorFlow-slim 训练 CNN 分类模型（续） 及其相关系列文章的读者应该已经感受到了 tf.contrib.slim 在训练卷积神经网络方面的极其方便之处，特别是它让构建模型变得非常直观。但不可忽视的是，它还存在一在很大的缺点，就是它在训练模
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2024-05-09 15:18:30
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引言文本使用 tensorflow 2.8, CUDA 11.2 以及 cuDNN 8.1.1 训练了 cifar10 数据集. 代码没有那么重要, 主要是完成了环境的安装以及各种问题排查, 最后用一个简单的网络结构跑了一下训练. 如果本文对你有用, 麻烦不吝点个赞; 如果有啥问题, 请不要犹豫, 赶紧联系我.下载数据集和查看数据import tensorflow as tf
from keras
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2024-07-23 15:12:15
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为了让训练结果可以复用，需要将训练得到的神经网络模型持久化，也就是把模型的参数保存下来，并保证可以持久化后的模型文件中还原出保存的模型。1. 保存模型tensorflow提供了一个API可以方便的保存和还原神经网络的模型。这个API就是tf.train.saver类。import tensorflow as tf
# 保存计算两个变量和的模型
v1 = tf.Variable(tf.random
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2024-02-23 15:43:05
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