本篇介绍函数包括：
tf.conv2d
tf.nn.relu
tf.nn.max_pool
tf.nn.droupout
tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits
tf.truncated_normal
tf.constant
tf.placeholder
tf.nn.bias_add
tf.reduce_mean
tf.squared_d
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2024-02-22 00:49:25
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文章目录一、Tensorflow模型二、保存模型三、模型数据的读取四、其他保存和读取方法 在深度学习中，经常会听到”预训练“、”保存模型“、”加载模型“等词，实际上就是在模型训练完成之后，将模型及其训练得到的参数保存下来，下次再来直接调用，或者上次得到的数据上再次训练（预训练)。一、Tensorflow模型所谓的Tensorflow模型，是指训练得到的网络参数的网络设计或图形和值。因此，Tens
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2024-02-23 19:31:25
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tf1:
tf.GradientTape()函数：
tf提供的自动求导函数
x = tf.Variable(initial_value=3.)
with tf.GradientTape() as tape: # 在 tf.GradientTape() 的上下文内，所有计算步骤都会被记录以用于求导
y = tf.square(x)
y_grad = tape.gradient(y,
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2024-05-26 16:41:34
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是一个通过计算图的形式来表述计算的编程系统。其中的Tnesor,代表它的数据结构，而Flow代表它的计算模型。TensorFlow中的每一个计算都是计算图上的一个节点，而节点之间的线描述了计算之间的依赖关系。 在TensorFlow程序中，系统会自动维护一个默认的计算图，通过tf.get_default_gragh函数可以获取当前默认的计算图。除了默认的计算图，TensorFlow也支持通过tf
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2024-02-29 16:23:52
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本章提供了tensorflow模型常用的一些处理方法，包括：tensorboard查看ckpt网络结构tensorboard查看pb网络结构ckpt模型转pb模型pb模型转pbtxt文件测试pb模型pb模型转tflite模型测试tflite模型h5模型转pb模型测试caffe模型1.1 查看ckpt网络结构_v1.py运行脚本在控制台输入命令：tensorboard --logdir=d:/log
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2024-04-05 19:49:01
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前情提要：在模型训练过程中通过dev进行验证，寻找最优的参数组合。在训练结束后选择最优dev的情况进行测试。可通过Saver进行保存，而后恢复的方法，常见的恢复方法有两种：1.通过restore函数进行恢复；2.通过加载meta的方法恢复图模型。本文记录Re2模型中使用的第三种方法：通过checkpoint恢复部分参数，并使用该参数重新实例化model对象，而后进行验证。该方法适用于模块化较强的大
介绍变量之前，先对’tensor’这个单词做出解释：3. tensor文档中是这样说明的：TensorFlow 程序使用 tensor 数据结构来代表所有的数据, 计算图中, 操作间传递的数据都是 tensor. 你可以把 TensorFlow tensor 看作是一个 n 维的数组或列表. 一个 tensor 包含一个静态类型 rank, 和 一个 shape. 4. 变量变量维护图执行过程中
全文共8094字，预计学习时长30分钟或更长 图片来源：pexels.com/@pixabayTensorFlow是谷歌2015年开源的通用高性能计算库。最初主要是为构建神经网络(NNs)提供高性能的API。然而，随着时间的推移和机器学习(ML)社区的兴起，TensorFlow已经发展为一个完整的机器学习生态系统。 TensorFlow自诞生以来变化巨大。TensorFlow 2.0目前处于测试阶
1.保存TensorFlow模型：import tensorflow as tf
saver = tf.train.Saver()
with tf.Session() as sess:
...
saver.save(sess, path)path是保存模型的路径及文件名，一般是以.ckpt为后缀，保存完会出现三个文件，一个是model.ckpt.meta，保存的是TensorFl
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2024-03-19 12:20:46
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目标：训练网络后想保存训练好的模型，以及在程序中读取以保存的训练好的模型。首先，保存和恢复都需要实例化一个 tf.train.Saver。saver = tf.train.Saver()然后，在训练循环中，定期调用 saver.save() 方法，向文件夹中写入包含了当前模型中所有可训练变量的 checkpoint 文件。saver.save(sess, save_path, globa
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2024-02-27 11:19:07
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简单恢复全部参数保存了所有的参数，然后加载所有的参数的方法如下：一般实验情况下保存的时候，都是用的saver类来保存，如下saver = tf.train.Saver()
saver.save(sess,"model.ckpt")加载时的代码saver.restore(sess,"model.ckpt")恢复部分参数的方法步骤TensorFlow restore部分变量tensorflow res
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2024-04-06 13:38:53
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在本教程中，我将会解释：TensorFlow模型是什么样的？如何保存TensorFlow模型？如何恢复预测/转移学习的TensorFlow模型？如何使用导入的预先训练的模型进行微调和修改?这个教程假设你已经对神经网络有了一定的了解。如果不了解的话请查阅相关资料。1. 什么是TensorFlow模型？训练了一个神经网络之后，我们希望保存它以便将来使用。那么什么是TensorFlow模型?Tensor
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2024-06-20 17:15:29
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注： 本篇内容基于tensorflow2.9.1(python3.10),数据生成器中的batch_size可根据自己计算机的性能设置，防止后续模型运行过程出现显存不足而失败“from kerastuner.tuners import Hyperband
from kerastuner.engine.hyperparameters import HyperParameters”
HyperPa
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2024-04-18 08:53:57
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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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最近因为项目要求，需要把模型的训练和测试过程分开，这里主要涉及两个过程：训练图的存取和参数的存取。 以下所有/home/yy/xiajbxie/model是我的模型的存储路径，将其换成你自己的即可。tf.train.Saver()Saver的作用中文社区已经讲得相当清楚。tf.train.Saver()类的基本操作时save()和restore()函数，分别负责模型参数的保存和恢复。参数保存示例如
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2024-04-24 14:06:40
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1、tf.train.Saver类 tensorflow主要通过train.Saver类来保存和提取模型，该类定义在tensorflow/python/training/saver.py中 Saver的初始化参数如下：__init__(self,
var_list=None, #一个字典，指定保存的对
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2024-03-22 16:13:23
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一：计算图的知识：1.tensorflow会将定义的计算转化为计算图上的结点。2.tf会维护一个默认的计算图，通过 tf.get_default_graph 可以得到当前默认的计算图。 假设张量 a,通过a.graph 可以得到张量所属的计算图。3. tf可以通过 tf.Graph函数生成新的计算图， 不同的计算图上的张量和运算不会共享。二：张量：
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2024-04-23 12:50:22
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这篇文章主要介绍了tensorflow 2.0模式下训练的模型转成 tf1.x 版本的pb模型实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随想过来看看吧升级到tf 2.0后, 训练的模型想转成1.x版本的.pb模型, 但之前提供的通过ckpt转pb模型的方法都不可用(因为保存的ckpt不再有.meta)文件, 尝试了好久, 终于找到了一个方法可以迂回转到1.x版本的pb模型.Note: 本
距离Tensorflow的1.2.1版本发布才过去一个月，但新发布的1.3版本已经包含了诸多更新。开发者可以在Tensorflow Github页找到完整的发布报告。本文则会概述开发者在升级到1.3版本之前和之后应知晓的最重要变化。\\ 从cuDNN 5.1到cuDNN 6\\ 开发者要从1.2.1升级到1.3，还需要升级系统中的cuDNN版本。1.3的编译版本是用NVIDIA的cuDNN 6
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2024-05-22 08:13:09
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保存整个模型此方法保存以下所有内容： 1.权重值 2.模型配置（架构） 3.优化器配置 整个模型可以保存到一个文件中，其中包含权重值、模型配置乃至优化器配置。这样，您就可以为模型设置检查点，并稍后从完全相同的状态继续训练，而无需访问原始代码。在 Keras 中保存完全可正常使用的模型非常有用，您可以在 TensorFlow.js 中加载它们，然后在网络浏览器中训练和运行它们。Keras 使用 HD
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2024-04-23 11:28:56
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