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
笔者最近因为工作需要将TensorFlow训练模型迁移到晟腾芯片平台上离线推理，所以需要将ckpt或者h5模型冻结成pb，再利用ATC模型转换工具将pb转为离线模型om文件，期间遇到一些问题和坑，总结一下，供大家参考。1.Tensorflow1.x训练好的模型Ckpt文件：DB_resnet_v1_50_adam_model.ckpt-16801.index
DB_resnet_v1_50_ada
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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2023-09-02 13:53:02
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在之前的博文中有讲到如何编译安装c++版的Tensorflow，并简单调用自己训练的pb文件（若需要使用python进行调用pb文件请参考这个博文）。在本文中将进一步结合代码调用pb文件。之前经常使用google发布在github上基于tensorflow的object detection模块，在该模块中官方事先提供了一系列预训练模型，如下图所示，我们可以直接使用这些模型也可以针对自己的项目进行r
Tensorflow学习笔记（五）模型的保存（四） 将模型文件合并为一个.pb文件SavedModel模型合成.pb文件.meta模型合成.pb文件 将模型文件合并为一个.pb文件声明: 参考链接这里之前Tensorflow学习笔记（二）模型的保存与加载（一 ）与Tensorflow学习笔记（三）模型的保存与加载（二）的保存方法保存的模型文件的模型框架图和权重都是分开的，有时候我们希望他们能够合
目录1、TFRecord介绍2、TFRecord格式数据文件处理过程3、TFRecord格式4、生成TFRecord格式数据5、TFRecord数据文件解码6、解码并生成Dataset数据集7、查看第一批元素1、TFRecord介绍TFRecord 是 TensorFlow 中的数据集中存储格式，TFRecord是一种二进制文件。将数据集整理成 TFRecord 格式后，TensorFlow 就可
一，第一步，训练保存模型
贴自己源代码太复杂，贴个简化版，表明主要意思就行，别人做的东西不可能和你的完全一样，需要在理解别人意思的基础上，对自己的代码加以更改。
注意看下面代码中的注释！
import tensorflow as tf
import os
from tensorflow.python.framework import graph_util
p
在2018年TensorFlow开发者峰会上，我们宣布了TensorFlow Probability：一种概率编程工具箱，用于机器学习研究人员和其他从业人员快速可靠地利用最先进硬件构建复杂模型。如果出现以下情况，我们推荐你使用TensorFlow Probability：·你想建立一个生成数据的模型，并推理其隐藏的过程。·你需要量化预测中的不确定性，而不是预测单个值。·你的训练集具有大量相对于数据
Tensorflow的保存分为三种：1. checkpoint模式；2. pb模式；3. saved_model模式。1 checkpoint模式1.1 保存checkpoint模式将网络和变量数据分开保存：|--checkpoint_dir
| |--checkpoint
| |--test-model-550.meta
| |--test-model-550.data-000
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
转自https://www.cnblogs.com/buctyk/archive/2004/01/13/12932663.html import tensorflow.compat.v1 as tf1 tf1.reset_default_graph() tf1.keras.backend.set_l
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2021-05-25 22:58:15
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1. 下载tensorflow源码
git clone https://github.com/tensorflow/tensorflow
2. 安装bazel
apt-get install openjdk-8-jdk
echo "deb [arch=amd64] http://storage.googleapis.com/bazel-apt stable jdk1.8" | sudo tee
原创
2021-07-10 11:12:07
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# #作者：韦访 1、概述又是25号，老天保佑我摇到车牌啊～～开玩笑，这不是今天的重点。有网友表示，模型训练出来以后，不知道要怎么用，今天就来聊聊tensorflow模型的保存、固化、加载等操作，为方便讲解，直接拿第二讲的两层卷积神经网络训练MNIST的代码来改，如果忘了了，博客链接如下，/article/details/801466202、将模型保存成ckpt格式对以前的代码稍微修改一点点，以前
第一：Tensorflow 模型怎么保存？导入Tensorflowimport tensorflow as tfTensorFlow通过tf.train.Saver类实现神经网络模型的保存和提取。tf.train.Saver对象saver的save方法将TensorFlow模型保存到指定路径中，如下： saver.save(sess,"model/tensorflowMo
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： &
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
目录0.最终环境1.安装 vs2015、cuda9.0、python3.5+2.安装 MSYS23.安装 Bazel4.下载tensorflow-v1.125.修改文件配置6.使用powershell进行配置与编译7.vs无法解析的外部符号与powershell编译出现无法解析的外部符号错误8.准备tensorflow的dll、lib、include8.1 简版tensorf
笔者因为想尝试一些机器学习方面的idea，所以于TensorFlow产生了交集， 笔者搞计算机图形学，所以更多地与windows和visual studio打交道， 于是想在windows和visual studio环境下编译出tensorflow的gpu版本。但是整个互联网对于在windows和vs2015下编译tensorflow的信息少的可怜， 甚至在tensorflow的官方git hub
Pytorch训练的模型转.onnx、.pb、.h5、.tftilePytorch训练的模型转.onnx、.pb、.h5、.tftilePytorch模型导入Pytorch模型转.onnx、.pb、.h5.h5文件转.tftile文件 Pytorch训练的模型转.onnx、.pb、.h5、.tftile由于深度学习训练出后的参数往往是保存在指定的模型中的，这在使用时将不是那么方便，同时为了减小训
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2023-08-28 11:12:42
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“ 人生，其实无非是矛盾与选择的综合体，无关对错，仅仅在于我们能否有勇气在矛盾中作出选择并勇敢承担一切后果。 ” 最近在使用Object Detection API时才发现Tensorflow训练的模型可以保存为一个.pb文件下面将这两种模型保存方式整理下： ☛ 保存checkpoint模型文件（.ckpt）# 通过tf.train.Saver类实现保存和载入神经网
