关于Tensorflow模型的保存、加载和预导入1. 什么是Tensorflow模型1.1 元图：1.2 检查点文件：2. 保存Tensorflow模型3. 导入预先训练的模型4. 使用已恢复的模型 参考ANKIT SACHAN：A quick complete tutorial to save and restore Tensorflow models1. 什么是Tensorflow模型Ten
转载
2024-05-06 19:06:29
41阅读
tensorflow模型的格式通常支持多种，主要有CheckPoint(*.ckpt)、GraphDef(*.pb)、SavedModel。 1. CheckPoint(*.ckpt)在训练 TensorFlow 模型时，每迭代若干轮需要保存一次权值到磁盘，称为“checkpoint”，如下图所示： 这种格式文件是由 tf.train.Saver() 对象调用 saver.s
转载
2024-03-05 11:03:08
64阅读
目录0、准备1、数据处理---图片格式转成TFRecord格式2、模型训练3、验证训练后的效果说明：此处可以模仿源码中inception v3的分类案例slim预训练好的包含inception v1，inception v2，inception v3，inception v4，mobilenet v1，mobilenet v2，NasNet，pNasNet等。可以根据需要进行选择。0、准备0.1准
转载
2024-03-04 12:35:30
31阅读
是一个通过计算图的形式来表述计算的编程系统。其中的Tnesor,代表它的数据结构，而Flow代表它的计算模型。TensorFlow中的每一个计算都是计算图上的一个节点，而节点之间的线描述了计算之间的依赖关系。 在TensorFlow程序中，系统会自动维护一个默认的计算图，通过tf.get_default_gragh函数可以获取当前默认的计算图。除了默认的计算图，TensorFlow也支持通过tf
转载
2024-02-29 16:23:52
32阅读
在开始正题之前，先介绍一下Tensorflow-hub, Tensorflow-hub 是 google 提供的机器学习模组打包函式库，帮开发者把TensorFlow的训练模型发布成模组，方便再次使用或是与社交共享。目前官网上已经发布了不少模组，可以直接下载使用。在之前博客【Tensorflow2.*教程之使用Tensorflow Hub 对IMDB电影评论数据集进行文本分类(2)】中也使用到Te
转载
2024-05-13 11:15:40
203阅读
一、TensorFlow 简介1. TensorFlow 的定义Tensor（张量） 意味着 N 维数组，Flow（流） 意味着基于数据流图的计算，TensorFlow 代表着张量在图中通过运算(op)进行传递和变换2. TensorFlow 的工作模式TensorFlow 使用图(Graphs)来表示计算任务，图中的节点称之为 op(Operation)，一个 op 可以获得 0 个或多个张量(
转载
2024-02-20 11:35:42
71阅读
一、背景介绍 11月15日，谷歌终于发布了TensorFlow Lite的开发者预览版本，这是一款 TensorFlow 用于移动设备和嵌入式设备的轻量级解决方案，允许设备端的机器学习模型的低延迟推断。 TensorFlow Lite具有的特点如下： （1）轻量级：允许小 binary size 和快速初始化／启动的设备端机器学习模型进行推断。 （2）跨平台：运行时的设计使其可以在不同的平台上运
转载
2023-12-02 20:46:20
42阅读
做东西，最重要的就是动手了，所以这篇文章动手跑了一个fcn32s和fcn8s以及deeplab v3+的例子，这个例子的数据集选用自动驾驶相关竞赛的kitti数据集， FCN8s在训练过程中用tensorflow2.0自带的评估能达到91%精确率, deeplab v3+能达到97%的准确率。 这篇文章适合入门级选手，在文章中不再讲述fcn的结构，直接百度就可以搜到。 文章使用的是te
用过 TensorFlow 时间较长的同学可能都发现了 TensorFlow 支持多种模型格式，但这些格式都有什么区别？怎样互相转换？今天我们来一一探索。1. CheckPoint(*.ckpt)在训练 TensorFlow 模型时，每迭代若干轮需要保存一次权值到磁盘，称为“checkpoint”，如下图所示：这种格式文件是由 tf.train.Saver() 对象调用 saver.save()
转载
2024-03-28 09:21:00
44阅读
1. 什么是Tensorflow模型？ 2. 如何保存Tensorflow模式？ 3. 如何还原预测/迁移学习Tensorflow模型？ 4. 如何导入其他已经训练好的模型，并进行自己的修改和完善在阅读本教程之前，需要你具备一定的训练神经网络的基础知识。1.什么是Tensorflow模型？：训练神经网络后，需要将它保存以备将来使用和部署到生产环境。那么，什么是Tensorflow模式
转载
2024-03-22 17:56:58
25阅读
什么是Tensorflow的模型模型部分主要参考了这篇文章和这篇博客；另外，官方文档也给出了很多指导。 Tensorflow的模型主要包括神经网络的架构设计（或者称为计算图的设计）和已经训练好的网络参数。因此，Tensorflow模型包括的主要文件：“.meta”：包含了计算图的结构“.data”：包含了变量的值“.index”：确认checkpoint“checkpiont”：一个protoc
转载
2024-02-22 01:47:04
40阅读
tensorflow模型的存储和恢复有两种模式：ckpt模式和PB模式ckpt 模式:计算图和变量分开保存读取模型时需要重新定义计算图，无需指明变量名pb 模式: 封装存储方案，隐藏模型结构计算图和变量封装在一个文件中无需重新定义计算图，但是需要指出变量名一、ckpt模式ckpt模型文件训练了一个神经网络之后，我们希望保存它以便将来使用。那么什么是TensorFlow模型?Tensorflow模型
转载
2024-04-23 17:07:53
24阅读
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
转载
2024-04-16 14:54:14
76阅读
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
转载
2024-04-06 22:40:19
42阅读
环境Tensorflow1.2（这是最新的一个版本），python2.7这是我重点要讲的解决方案，我怕篇幅过长，分成了两篇，上篇介绍一下预备的东西，下篇来进行实验一.Tensorflow中的队列机制队列和线程是Temsorflow中实现异步的重要工具。为什么要异步？用一个形象的例子来解释这个问题。可以把数据导入的过程看作io操作，在数据规模极大的情况下，io请求需要大量时间执行。同步意味着我们一次
转载
2024-07-25 10:03:41
47阅读
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
转载
2024-04-24 16:05:34
72阅读
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,
转载
2023-11-14 14:19:00
109阅读
引言文本使用 tensorflow 2.8, CUDA 11.2 以及 cuDNN 8.1.1 训练了 cifar10 数据集. 代码没有那么重要, 主要是完成了环境的安装以及各种问题排查, 最后用一个简单的网络结构跑了一下训练. 如果本文对你有用, 麻烦不吝点个赞; 如果有啥问题, 请不要犹豫, 赶紧联系我.下载数据集和查看数据import tensorflow as tf
from keras
转载
2024-07-23 15:12:15
88阅读
一、.ckpt转.pb用于模型上线.ckpt转.pb主要应用于将训练模型发布上线，.pb模型的跨平台和跨框架性能更好。这里由于在保存.pb模型前需要将模型变量freezing。在应用tensorflow训练模型时，输入数据的batch_size>1，直接保存.pb模型时会在inference阶段出现问题，所以需要从.ckpt转为.pb。在加载.ckpt时可以重新定义输入数据的batch_si
转载
2024-03-20 15:28:22
46阅读
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
转载
2024-07-12 14:21:01
26阅读
