PB学习小笔记之开发规范

tensorflow模型保存为pb的各种姿势 tensorflow模型保存的各种姿势 一,直接保存pb 1, 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pro... 阅读详情

首先介绍下变量的命名规范

变量命名规则为: 变量作用域 + 变量数据类型 + ‘_’ + 含义代码
例如:string ls_str

以下就是变量作用域的缩写
在这里插入图片描述
以下为变量数据类型的缩写
在这里插入图片描述
注:
1.字符串统一使用string类型
2.日期推荐以_date为后缀,事件以_time为后缀
3.整数定义推荐使用Long,防止溢出
4.浮点型类型统一使用Decimal,不用Doubl合成Real类型,需指定精度
如:Dec{3}

然后介绍哈对象的命名规范
在这里插入图片描述
注:
1.对于窗口与数据窗口的命名,推荐采用‘’标识_子类别_名词_动词_备注‘’
的命名方式
2.对于有继承关系的对象命名,推荐采用‘父类_子类说明
如:
w_spell父类
w_spell_apply

以上都是基础规范,还有涉及到函数、控件、事件、结构的命名可以网上查询,很多资料。

tensorflow保存数据为.pb格式和加载pb文件 最近接触了tensorflow的object detection API发现里面读取的预先训练模型都是pb格式。谷歌推荐的保存模型的方式是保存模型为 PB 文件,它具有语言独立性,可独立运行,封闭的序列化格式,任何语言都可以解析它,它允许其他语言和深度学习框架读取、继续训练和迁移 TensorFlow 的模型。它的主要使用场景是实现创建模型与使用模型的解耦, 使得前向推导 inference的代码... 阅读详情

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PB开发规范-1

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