本文参考《TensorFlow实战Google深度学习框架》一书，总结了一些在TensorFlow在保存训练好的模型过程中使用到的一些APITF提供了tf.train.Saver类来保存和还原一个神经网络模型1.模型保存 模型保存的代码如下所示：先声明一个tf.train.Saver对象saver，然后使用saver.save进行保存，该函数的第二个参数是保存的路径。注意保存的文件名后缀为.ckp
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2024-06-11 21:18:13
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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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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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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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运行一个结构复杂的深层网络往往需要很长时间，当我们在应用模型到实际的生活中时，不可能每一次都重新训练模型。我们希望训练的结果可以复用，也就是需要将训练得到的模型持久化。下面简单介绍通过tensorflow程序来持久化一个训练好的模型，并从持久化之后的模型文件中还原被保存的模型。简单来说就是模型的保存以及载入。1.模型保存下面用一个简单的例子来说明如何通过tensorflow提供的tf
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2024-05-13 15:25:42
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Tensorflow的部署之 TensorFlow 模型导出
目录 Tensorflow教程笔记 使用 SavedModel 完整导出模型 Keras 自有的模型导出格式 为了将训练好的机器学习模型部署到各个目标平台(如服务器、移动端、嵌入式设备和浏览器等)，我们的第一步往往是将训练好的整个模型完整导出(序列化)为一系列标准格式的文件。在此基
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2024-03-09 20:03:23
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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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TensorFlow工具库（上）01.TensorFlow简介TensorFlow最初由Google大脑小组开发出来，用于机器学习和深度神经网络方面的研究。TensorFlowTM是一个采用数据流图（Data flow graphs），用于数值计算的开源软件库。架构灵活，可在多种平台上展开计算。例如台式计算机的一个或多个CPU（或GPU）、服务器、移动沈北等等。通用性很强，可广泛用于其他计算领域0
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：1.1 meta文件MyModel.meta文件保存的是图结构，meta文件是pb（protocol bu
一、保存自己搭建网络的模型在前面简单的神经网络基础上填加了保存模型的代码。代码如下：import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
# 载入数据集
mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data", one_hot=True)
# 每
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2024-04-11 12:06:21
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我们提供了一组在COCO数据集、Kitti数据集、开放图像数据集、avavav2.1数据集和非自然物种检测数据集上预先训练的检测模型。如果您对这些数据集中已经存在的类别感兴趣，那么这些模型对于开箱即用的推理非常有用。在训练新的数据集时，它们对于初始化模型也很有用。在下表中，我们列出了每个此类预先培训的模型，包括：与samples/configs目录中用于训练此模型的配置文件相对应的模型名，指向ta
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2024-05-08 19:54:15
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1 模型保存TensorFlow提供了一个非常方便的api，tf.train.Saver()来保存和还原一个机器学习模型。程序会生成并保存四个文件:checkpoint 文本文件，记录了模型文件的路径信息列表mnist-10000.data-00000-of-00001网络权重信息 mnist-10000.index .data和.index这两个文件是二进制文件，保存了模型
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2024-07-15 08:56:28
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1、什么是 tensorflow 模型当你训练完一个神经网络，你可能会想要保存这个网络，以便将来拿来使用或直接用于其他数据的 deploy，tensorflow 模型包括：已训练并优化的权重参数，网络结构和 graph。tensorflow 模型文件包括两大块：meta graph ：序列化缓冲文件，保存完整的网络结构，graph ，即 all variables, operation
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2024-05-15 07:04:46
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概述以前自己都利用别人搭好的工程，修改过来用，很少把模型搭建、导出模型、加载模型运行走一遍，搞了一遍才知道这个事情也不是那么简单的。搭建模型和导出模型参考《TensorFlow固化模型》，导出固化的模型有两种方式.方式1：导出pb图结构和ckpt文件，然后用 freeze_graph 工具冻结生成一个pb（包含结构和参数）在我的代码里测试了生成pb图结构和ckpt文件，但是没接着往下走，感觉有点麻
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2024-04-06 13:36:51
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一、模型文件简介
Tensorflow模型主要包含网络参数的网络设计或图，以及训练的网络参数的值，因此包含两个文件
meta graph--存储
Tensorflow图形;即所有的变量，操作，集合等等。这个文件有扩展文件.meta。 checkpoint --一个二进制文件，包含了所有的权重、偏差、梯度和所有其他保存的变量的值。这个文件有一个扩展文件.ckpt。然而，Tensorfl
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2024-02-12 21:15:47
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1.checkpoint文件总览tensorflow保存的模型文件如下所示：.meta文件保存的是图结构，meta文件是pb（protocol buffer）格式文件，包含变量、op、集合等。ckpt文件是二进制文件，保存了所有的weights、biases、gradients等变量。在tensorflow 0.11之前，保存在**.ckpt**文件中。0.11后，通过.data和.index两个
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2024-03-29 13:40:40
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TensorFlow模型加载与转换详解本次讲解主要涉及到TensorFlow框架训练时候模型文件的管理以及转换。首先我们需要明确TensorFlow模型文件的存储格式以及文件个数： model_folder:
------checkpoint
------model.meta
------model.data-00000-of-00001
------model.index
以上是模型文件夹里面存
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2024-04-07 09:58:08
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在使用TensorFlow搭建深度学习框架时，需要将训练好的模型的参数保存下来，以便下一次继续用于训练或测试，这个过程称为TensorFlow模型持久化。TensorFlow提供了一个非常简单的API来保存和恢复一个神经网络模型，这个AP就是tf.train.Saver类。tf.train.Saver()1 TensorFlow模型文件TensorFlow在保存模型时，将计算图的结构和图上的参数数
1. macOS 安装tensorFLow http://www.tensorfly.cn/tfdoc/get_started/os_setup.htmlpip install tensorflow2. 路径下没有models 模块 在tensorflow中文社区的入门章节中，安装完以后指示读者进行一个神经网络训练的小练习我采用的是pip安装方法，并没有models目录，在网上
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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