TensorFlow 是用数据流图做计算的，因此我们都是先创建一个数据流图（也称为网络结构图），数据流图是由节点（node）
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2022-11-17 00:01:01
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1.checkpoint(*.ckpt)1.1文件结构介绍：---checkpoint ---model.ckpt-240000.data-00000-of-00001 ---model.ckpt-240000.index ---model.ckpt-240000.meta如图所示，Tensorflow模型主要包括两个方面内容：1）神经网络的结构图graph；2）已训练好的变量参数。因此Tenso
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2024-04-16 14:54:14
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关于Tensorflow模型的保存、加载和预导入1. 什么是Tensorflow模型1.1 元图：1.2 检查点文件：2. 保存Tensorflow模型3. 导入预先训练的模型4. 使用已恢复的模型 参考ANKIT SACHAN：A quick complete tutorial to save and restore Tensorflow models1. 什么是Tensorflow模型Ten
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2024-05-06 19:06:29
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在开始正题之前，先介绍一下Tensorflow-hub, Tensorflow-hub 是 google 提供的机器学习模组打包函式库，帮开发者把TensorFlow的训练模型发布成模组，方便再次使用或是与社交共享。目前官网上已经发布了不少模组，可以直接下载使用。在之前博客【Tensorflow2.*教程之使用Tensorflow Hub 对IMDB电影评论数据集进行文本分类(2)】中也使用到Te
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2024-05-13 11:15:40
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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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以下代码在Python3.6和TensorFlow>=1.10运行通过。1.tensorflow模型有两个文件组成：（1）meta graph: 这是一个协议缓冲区， 它保存了完整的tensorflow图形，即所有变量、操作、集合等。该文件以.meta作为扩展名。 （2）checkpoint file: 这是一个二进制文件，它包含了所有的权重、偏置、梯度和其他所有变量的值。这个文件有一个扩展
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2024-04-06 22:40:19
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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
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2024-03-05 11:03:08
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目录0、准备1、数据处理---图片格式转成TFRecord格式2、模型训练3、验证训练后的效果说明：此处可以模仿源码中inception v3的分类案例slim预训练好的包含inception v1，inception v2，inception v3，inception v4，mobilenet v1，mobilenet v2，NasNet，pNasNet等。可以根据需要进行选择。0、准备0.1准
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2024-03-04 12:35:30
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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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什么是tensorflow model模型训练完毕之后，你可能需要在产品上使用它。那么tensorflow model是什么？tensorflow模型主要包含网络的结构的定义或者叫graph和训练好的网络结构里的参数。因此tensorflow model包含2个文件a）Meta graph:使用protocol buffer来保存整个tensorflow graph.例如所有的variables,
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2023-11-14 14:19:00
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一、TensorFlow 简介1. TensorFlow 的定义Tensor（张量） 意味着 N 维数组，Flow（流） 意味着基于数据流图的计算，TensorFlow 代表着张量在图中通过运算(op)进行传递和变换2. TensorFlow 的工作模式TensorFlow 使用图(Graphs)来表示计算任务，图中的节点称之为 op(Operation)，一个 op 可以获得 0 个或多个张量(
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2024-02-20 11:35:42
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一、.ckpt转.pb用于模型上线.ckpt转.pb主要应用于将训练模型发布上线，.pb模型的跨平台和跨框架性能更好。这里由于在保存.pb模型前需要将模型变量freezing。在应用tensorflow训练模型时，输入数据的batch_size>1，直接保存.pb模型时会在inference阶段出现问题，所以需要从.ckpt转为.pb。在加载.ckpt时可以重新定义输入数据的batch_si
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2024-03-20 15:28:22
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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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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
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2024-05-13 13:01:38
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在训练完之后，将训练得到的保存下来方便下次使用，为了让训练结果可以重复使用，可以将训练模型持久化Tensor Flow 提供了一个非常简单的API 来保存和还原一个神经网络模型。这个API 就是tf. train. Saver 类。以下代码给出了保存TensorFlow 计算图的方法import tensorflow as tf
#声明两个变量并计算出他们的和
v1=tf.Variable
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2024-07-12 14:21:01
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keras版本模型的训练1、模型的构建与训练import tensorflow as tf
inputs = tf.keras.Input(shape=(32,)) #(输入的数据维度为32)
x = tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu')(inputs) #（64个神经元）
x = tf.keras.layers.Dense(64, activ
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2024-02-16 11:50:59
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文章目录1、训练模型2、各种模型间互转并验证2.1 hdf5转saved model2.2 saved model转hdf52.3 所有模型精度测试2.4 hdf5和saved模型转tensorflow1.x pb模型2.5 加载并测试pb模型总结 2022年7月更新：现在tensorflow2版本已经发展到2.9,这些模型间的互转可以看官方文档中h5 saved_model各自的缺限，默认使
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2024-05-10 19:59:46
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1. 什么是Tensorflow模型？我们知道Tensorflow是由张量和计算模型组成，Tensorflow中的所有计算都会被转换为计算图上的节点，TensorFlow内部会将运算过程表示为一个数据流图。当你训练好一个神经网络后，同时系统将模型结果保存下来。因此，什么是Tensorflow模型？Tensorflow模型主要包含网络设计（或者网络图）和训练好的网络参数的值。所以Tensorflow
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2024-02-12 07:58:13
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cifar10训练数据集下载链接：https://pan.baidu.com/s/1Qlp2G5xlECM6dyvUivWnFg 提取码：s32t代码解析前置配置引入tensorflow库，和其他辅助库文件。安装方式为pip3 install tensorflow numpy pickle。详细过程不在这里描述。 在这里，训练和测试数据集文件放在该脚本的父文件夹中，因此按照实际情况来对CIFAR_
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2024-05-13 11:28:25
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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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