小数量数据读取这些只用于可以完全加载到内存中的小型数据集:1,储存在常数中2,储存在变量中,初始化后,永远不改变它的值使用常量 training_data = ...
training_labels = ...
with tf.Session():
input_data = tf.constant(training_data)
input_labels = tf.constan
作者：何之源 Dataset API是TensorFlow 1.3版本中引入的一个新的模块，主要服务于数据读取，构建输入数据的pipeline。 此前，在TensorFlow中读取数据一般有两种方法： 使用placeholder读内存中的数据 使用queue读硬盘中的数据（关于这种方式，可以参考我之前的一篇文章：十图详解tensorflow数据读取机制） 像Dataset API同时支持从内存
数据读取TensorFlow程序读取数据一共有3种方法:供给数据(Feeding)： 在TensorFlow程序运行的每一步， 让Python代码来供给数据。从文件读取数据： 在TensorFlow图的起始， 让一个输入管线从文件中读取数据。预加载数据： 在TensorFlow图中定义常量或变量来保存所有数据(仅适用于数据量比较小的情况)。目录数据读取供给数据(Feeding)从文件读取数据
文件
（第二章第一部分）TensorFlow框架之文件读取流程： 本文概述：目标说明图片数字化的三要素说明图片三要素与张量的表示关系了解张量的存储和计算类型应用tf.image.resize_images实现图像的像素改变应用tf.train.start_queue_runners实现读取线程开启应用tf.train.Coordinator实现线程协调器开启应用tf.train.b
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2024-09-26 14:53:18
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现有版本的faster-rcnn 模型训练，生成的模型文件保存在out目录下，生成下面四个文件： &
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2024-05-16 10:21:25
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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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一、模型的保存：tf.train.Saver类中的saveTensorFlow提供了一个一个API来保存和还原一个模型，即tf.train.Saver类。以下代码为保存TensorFlow计算图的方法：二、模型的读取：tf.train.Saver类中的restore注意：需要重新定义的变量大小和保存的模型变量大小需相同 通过以上方式保存和加载了TensorFlow计算图上定义的全部变量。
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2024-05-09 17:05:34
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保存和读取 TensorFlow 模型 训练一个模型的时间很长。但是你一旦关闭了 TensorFlow session，你所有训练的权重和偏置项都丢失了。如果你计划在之后重新使用这个模型，你需要重新训练！ 幸运的是，TensorFlow 可以让你通过一个叫 tf.train.Saver 的类把你的进程保存下来。这个类可以把任何 tf.Variable存到你的文件系统
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2024-03-09 16:34:54
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TensorFlow2的建模流程
1. 使用Tensorflow实现神经网络模型的一般流程
2. Titanic生存预测问题
2.1 数据准备
2.2 定义模型
2.3 训练模型
2.4 模型评估
2.5 使用模型
2.6 保存模型
参考资料
在机器学习和深度学习领域，通常使用TensorFlow来实现机器学习模型，尤其常用
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2024-03-19 00:09:13
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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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文章目录： 目录1. 三种定义模型的方式2. 三种方式使用的优先级3. 三种模型的定义方式3.1 Sequential API3.2 Functional API3.3 Subclassing API4. 训练模式（training mode）和推理模式（inference mode）下模型的使用4.1 Keras Sequential 方式构建的模型4.2 Keras Functional AP
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2024-08-06 14:17:52
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TensorFlow程序读取数据一共有3种方法:供给数据(Feeding)： 在TensorFlow程序运行的每一步， 让Python代码来供给数据。从文件读取数据： 在TensorFlow图的起始， 让一个输入管线从文件中读取数据。预加载数据： 在TensorFlow图中定义常量或变量来保存所有数据(仅适用于数据量比较小的情况)。供给数据TensorFlow的数据供给机制允许你在TensorFl
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2024-02-21 21:28:44
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使用Java加载python训练的Tensorflow模型，填充数据，运行计算图，得到计算结果。
原创
2021-12-15 15:48:02
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一、环境Python 3.7.3 （Anaconda 3）TensorFlow 1.14.0二、方法TensorFlow 模型保存与恢复的方法主要由 tf.train.Saver 类提供，同时也结合一些模型图加载等方法。相关方法的官网说明： https://www.tensorflow.org/guide/saved_model?hl=zh-cN https://tensorflow.google
加载tensorflow2.x保存的SavedModel，并使用加载的模型进行预测。
原创
2022-01-05 16:12:00
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0. 前提本文针对场景识别，其中采用的模型是mobilenet_v2，如有需要，可替换成其他tf-slim支持模型；1. 准备工作（1）tf-slim源码git clone 官方代码仓：https://github.com/tensorflow/models（2）准备完成自己的场景数据集我的数据集结构如下：2. 将数据集转成tfrecord格式操作均在slim文件夹下 （1）在datasets文件
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2024-04-01 10:38:36
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由于很多时候我们在一个新的网络中只会用到一个已训练模型的部分参数，即迁移学习。 那么，如何加载已训练模型的部分参数到当前网络。一、当前网络加载已训练模型相同name scope的变量方法1. 手动构建与预训练一样的部分图将需要fine tune的变量的name scope命名为与模型中的name scope相同，然后使用如下代码将模型参数加载到当前网络。tf.train.Saver([var fo
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2024-01-05 21:18:41
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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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一、模型文件的保存在训练一个TensorFlow模型之后，我们可以将训练好的模型保存成文件，这样可以方便下一次对新的数据进行预测的时候直接加载训练好的模型即可获得结果，下面通过TensorFlow提供的tf.train.Saver函数，将一个模型保存成文件，一般习惯性的将TensorFlow的模型文件命名为*.ckpt文件。import tensorflow as tf
if __name__
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2024-01-25 20:33:54
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一、基于.ckpt文件的模型保存和载入方法1.保存模型使用saver = tf.train.Saver() 定义一个存储器对象, 然后使saver.save() 函数保存模型. saver 定义时可以指定需要保存的变量列表, 最大的检查点数量, 是否保存计算图等. 比如：v1 = tf.Variable(..., name='v1')
v2 = tf.Variable(..., name='v2'
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2024-02-09 02:35:15
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