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
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(
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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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
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
# #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
参考：使用博主方法时遇到两个问题：1.freeze的时候参数没写全会报错。（解决办法：参数最好写全，无论必选还是可选项）2.加载.meta文件的时候，设置input_binary为False会报错。修改free_graph_meta.py文件时，修改位置跟博主的位置行号对应不上。（解决方法：Ctrl+F 检索所有input_graph_def =的行，把所有行都修改了）博主代码如下：import
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
tensorflow模型保存的各种姿势一，直接保存pb1, 首先我们当然可以直接在tensorflow训练中直接保存为pb为格式，保存pb的好处就是使用场景是实现创建模型与使用模型的解耦，使得创建模型与使用模型的解耦，使得前向推导inference代码统一。另外的好处就是保存为pb的时候，模型的变量会变成固定的，导致模型的大小会大大减小。这里稍稍解释下pb：是MetaGraph的protocol
“ 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
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
模型训练完成后，需要将模型保存到文件系统上，从而方便后续的模型测试与部署工作。实际上，在训练时间隔性地保存模型状态也是非常好的习惯，这一点对于训练大规模的网络尤其重要，一般大规模的网络需要训练数天乃至数周的时长，一旦训练过程被中断或者发生宕机等意外，之前训练的进度将全部丢失。如果能够间断的保存模型状态到文件系统，即使发生宕机等意外，也可以从最近一次的网络状态文件中恢复，从而避免浪费大量的训练时间。
最简单的保存和恢复模型的方法是使用tf.train.Saver()对象，它给 graph 中的所有变量，或是定义在列表里的变量，添加 save 和 restore ops。tf.train.Saver()对象提供了方法来运行这些 ops，并指定了检查点文件的读写路径。一、tf.train.Saver() 类解析tf.train.Saver(
var_list=None,
resha
*.pb,官方描述如下:GraphDef(.pb)-a protobuf that represents the Tensorflow training and or computation graph. This contains operators, tensors, and variables definitions.FrozenGraphDef - a subclass of GraphD
Tensorflow 模型的保存和读取tensorflow 保存模型主要有两种途径，一个是通过tf.train.Saver,另一种是通过tf.python.saved_model.builder.SavedModelBuilder可以保存的内容主要包括Variable/Constant/Placeholder， GraphDef，metaGraphGraph & GraphDef &
如果本文对您有帮助，欢迎点赞支持！目录前言1、TF模型保存方法2、pb模式3、适合保存模型的时机一、保存模型1、定义简单网络模型2、保存网络模型为pb文件二、加载网络模型前言1、TF模型保存方法网络模型的保存和重载操作是学习和训练AI模型的必备技能之一，也是进一步学习迁移学习知识的基础。Tensorflow的模型保存加载有不同格式，使用方法也不一样。目前来看，Tensorflow的保存方式按照生成
0. 概述TensorFlow训练的模型可以保存起来，方便自己使用或模型分享给他人。同时，如果模型训练非常耗时，则模型保存可以达到断点续训的功能。分享自己的模型可以有两种方式：一是将模型的源代码分享给他人，这时别人拿到代码后需要从头开始训练。二是将训练好的模型，即训练保存的模型（里面包含权重、超参数等）分享给他人，这里别人拿到模型就可以使用或者稍加训练即可使用。TensorFlow中模型的保存有很
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：|--checkpoint_dir
| |--checkpoint
| |--MyModel.
目录1.保存提取ckpt文件保存ckpt提取ckpt2.保存提取pb文件保存pb提取pb试验保存为ckpt和pb读取ckpt文件读取pb文件1.保存提取ckpt文件保存ckpt保存得到4个文件checkpoint文件保存了模型文件列表model.ckpt.meta保存了TensorFlow计算图的结构信息model.ckpt保存每个变量的取值，此处文件名的写入方式会因不同参数的设置而不同加载res
Tensorflow 将 ckpt 转成 pb 格式更多关注计算机视觉-Paper&Code - 知乎使用 tf.train.saver()保存模型时会产生多个文件，会把计算图的结构和图上参数取值分成了不同的文件存储。这种方法是在TensorFlow中是最常用的保存方式。例如：下面的代码运行后，会在save目录下保存了四个文件:import tensorflow as tf
v1 = t
