简单恢复全部参数保存了所有的参数，然后加载所有的参数的方法如下：一般实验情况下保存的时候，都是用的saver类来保存，如下saver = tf.train.Saver()
saver.save(sess,"model.ckpt")加载时的代码saver.restore(sess,"model.ckpt")恢复部分参数的方法步骤TensorFlow restore部分变量tensorflow res
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2024-04-06 13:38:53
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目录1. Dataset1.1 Dataset类解析1.2 Dataset类代码实战：2. Dataloader2.1 测试batch_size参数2.2 测试drop_last参数2.3 测试shuffle参数pytorch如何读取数据主要涉及两个类：dataset：提供一种方式去获取数据及其 label dataset主要实现以下
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2024-10-18 09:21:30
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前言Tensorflow2之后，训练保存的模型也有所变化，基于Keras接口搭建的网络模型默认保存的模型是h5格式的，而之前的模型格式是pb。Tensorflow2的h5格式的模型转换成tflite格式模型非常方便。本教程就是介绍如何使用Tensorflow2的Keras接口训练分类模型并使用Tensorflow Lite部署到Android设备上。本教程源码：https://github.com
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2024-10-21 07:23:12
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我们使用TensorFlow进行模型的训练，训练好的模型需要保存，预测阶段我们需要将模型进行加载还原使用，这就涉及TensorFlow模型的保存与恢复加载。总结一下Tensorflow常用的模型保存方式。保存checkpoint模型文件（.ckpt）首先，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。 旧版保存单个模型文件的
def var_filter(var_list, last_layers = [0]): filter_keywords = ['fine_tune', 'layer_11', 'layer_10', 'layer
原创
2022-07-19 11:55:24
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写在前面我之前使用的LSTM计算单元是根据其前向传播的计算公式手动实现的，这两天想要和TensorFlow自带的tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell()比较一下，看看哪个训练速度快一些。在使用tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell()进行建模的时候，遇到了模型保存、加载的问题。查找了一些博主的经验，再加上自己摸索，在这里做个笔记，总结经验。其中关键要素有以下3
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2023-11-30 20:07:14
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TensorFlow在save/restore模型时有官方的函数，具体可参考tensorflow保存和恢复模型的两种方法介绍，但是我最近碰到的问题显然超出了这个官方函数的范畴，先描述下这个问题吧：
模型可以简单描述为Input->A->B->Output 1，这是个基本模型。某一天我心血来潮，想加一个分支，另外一个分支是这样的：Input->A->C->O
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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1.保存TensorFlow模型：import tensorflow as tf
saver = tf.train.Saver()
with tf.Session() as sess:
...
saver.save(sess, path)path是保存模型的路径及文件名，一般是以.ckpt为后缀，保存完会出现三个文件，一个是model.ckpt.meta，保存的是TensorFl
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2024-03-19 12:20:46
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Tensorflow作为符号编程框架，需要先构建数据流图，再读取数据，随后进行模型训练。tensorflow官网给出了以下三种方法来加载数据。 – 预加载数据：在tensorflow图中定义常量或变量来保存所有数据。 – 填充数据：python产生数据，再把数据填充后端。 – 从文件中读取数据：从文件中直接读取，让队列管理器从文件中读取数据。一、预加载数据x1 = tf.constant([[2,
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2024-03-21 11:02:56
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记录一下跑程序遇到的问题，也算是自己的总结问题1：
AttributeError: module ‘tensorflow’ has no attribute ‘variable’
解决办法：
方法一：官网搜索全局变量函数
https://www.tensorflow.org/api_docs/python
方法二：直接修改
将tf.placeholder改成tf.compat.v1.placeho
TensorFlow模型保存和加载方法模型保存import tensorflow as tf
w1 = tf.Variable(tf.constant(2.0, shape=[1]), name="w1-name")
w2 = tf.Variable(tf.constant(3.0, shape=[1]), name="w2-name")
a = tf.placeholder(dtype=tf
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2024-03-27 07:31:38
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保存整个模型此方法保存以下所有内容： 1.权重值 2.模型配置（架构） 3.优化器配置 整个模型可以保存到一个文件中，其中包含权重值、模型配置乃至优化器配置。这样，您就可以为模型设置检查点，并稍后从完全相同的状态继续训练，而无需访问原始代码。在 Keras 中保存完全可正常使用的模型非常有用，您可以在 TensorFlow.js 中加载它们，然后在网络浏览器中训练和运行它们。Keras 使用 HD
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2024-04-23 11:28:56
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最近在做一些工程部署和传统算法的工作，遇到写坑，写些解决办法记录一下：很多时候我们会面临在一台机器上进行编译和打包，在另外一台机器或者集群上进行部署，而机器与机器之间的gpu设备是不同型号的情况，这个时候做深度学习推理的时候会出现初始化加载很慢的情况，或者有二次加载的情况，这篇小博文就是讲如何解决的．由于CUDA的JIT Compile(即时编译)机制，是为了应对未来没发布的gpu硬件时也能顺滑的
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2024-03-17 13:14:08
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TensorFlow（或者说深度学习领域）中常见的且自带的数据集有：MNIST：手写数字识别，手写数字数据集。被称为深度学习的“hello world”。CIFAR10/100：小型图片数据集。IMDB：电影评论数据集。BOSTON HONSING：波士顿房价预测。（这个不介绍，因为我没玩过但是也很常见）import tensorflow as tfMNIST：加载MNIST数据集：(train_
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2024-02-28 09:37:57
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一、模型保存 1、tf.train.saverimport tensorflow as tf
...
＃在这里构建网络
...
＃开始保存模型
与tf.Session（）作为sess：
sess.run（tf.global_variables_initializer（））＃一定要先初始化整个流
＃在这里训练网络
...
＃保存参数
saver = tf.train.Sa
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2024-01-29 14:01:21
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背景之前已经写过TensorFlow图与模型的加载与存储了,写的很详细,但是或闻有人没看懂,所以在附上一个关于模型加载与存储的例子,CODE是我偶然看到了,就记下来了.其中模型很巧妙,比之前numpy写一大堆简单多了,这样有利于把主要注意力放在模型的加载与存储上.解析创建保存文件的类:saver = tf.train.Saver()saver = tf.train.Saver() ,即为常见保存模
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2024-07-28 16:27:25
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最近在看TF2.0的内容，顺便把以前的内容也做下笔记，以便查阅。所有程序在不注明的情况下，默认使用tensorflow1.14版本。数据加载是训练模型的第一步，合理的数据加载方式虽然不会对模型效果有促进作用，但是会大大加快训练过程。TensorFlow中常用的数据加载方式有四种：内存对象数据集，在学习阶段最常见的数据加载方式，在session中直接用字典变量feed_dict给变量喂数据，这种方式
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2024-02-22 16:00:48
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现在，我们来进行一个稍微复杂点的demo，加载预训练好的VGG模型参数，然后用它来进行MINIST数据集的分类任务。模型加载的关键：需要知道模型是如何被保存的，知道存储的格式，才能正确恢复。这一点和字符编码的转换同理。一个模型通常会告诉你它对应的网络结构，模型存储的格式，最佳的是提供一个加载模型的脚本。若没有这些，你可能需要反复试数据，通过shape值判断模型恢复时加载出来的是什么。虽然vgg-1
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2024-08-06 13:51:09
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git链接参考链接训练模型#!/usr/bin/env python3# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Sat Mar 16 22:26:43 2019@author: lg"""#coding=utf-8 # 载入MINIST数据需要的库from tensorflow.examples.tutorials.mnist import...
原创
2023-01-13 08:53:43
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