tf SavedModel 文件内容

最新推荐文章于 2021-12-06 12:01:17 发布
原创 最新推荐文章于 2021-12-06 12:01:17 发布 · 164 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#tensorflow

本文介绍了一种使用TensorFlow训练的模型进行部署的方法。通过具体的文件列表展示了模型存储的细节，包括检查点文件、元图文件等，并提到了模型对外提供服务的方式。

在这里插入图片描述

ll model_ckpt/1.0ctr/incre_model/
vents.out.tfevents.1618819104.hostname
vents.out.tfevents.1618819310.hostname
model_ckpt/1.0ctr/incre_model/
checkpoint
eval
events.out.tfevents.1618818779.hostname
graph.pbtxt
model.ckpt-0.data-00000-of-00001
model.ckpt-0.index
model.ckpt-0.meta
model.ckpt-351555.data-00000-of-00001
model.ckpt-351555.index

eval/
events.out.tfevents.1618819104.hostname
events.out.tfevents.1618819310.hostname

TensorFlow 模型如何对外提供服务
添加链接描述

tensorflow模型保存（三）——tensorflow1.x版本的savedmodel格式的模型保存与加载
MIss-Y的博客
05-06 1万+
前言：前面的两篇文章已经分别介绍了高层API与低层API关于各种模型的保存，比如在tensorflow2.x中如何保存checkpoint与savedmodel，在tensorflow1.x中如何保存checkpoint，本文着重介绍在tensorflow1.x版本中怎么保存savedmodel。 要想恢复模型并能够正确的加载，最核心的就在于要给模型的输入与输出起一...
Tensorflow2.3使用SavedModel格式文件推理
bleedingfight的博客
10-28 2025
在tf2之后SavedModel格式成为了默认的模型文件。当前模型是在tf1下训练的frozen.pb文件，为了适应新版本的TensorFlow2，我在本地将此pb文件使用tf1转换为了SavedModel.然后在TensorFlow2模式下推理（当前测试Tensorflow2和tf1的SavedModel文件应该是兼容的）。 import tensorflow as tf loaded = tf.saved_model.load('savedmodel_path') infer_func = load.
python模型保存save_Tensorflow SavedModel 模型的保存和加载
weixin_39928017的博客
12-11 1454
前言最近参加了天池上的Apache Flink极客挑战赛——垃圾图片分类比赛，里面涉及到了Java调用tensorflow的SavedModel格式的模型进行预测，于是专门对此内容进行了调研。这里记录了SavedModel模型的优势，结构以及保存和加载的方法。SavedModel的优势Tensorflow训练的模型可以保存为ckpt格式，但是这种格式的模型文件在跨语言方面不是很灵活。而SaveMo...
tf.saved_model.save模型导出、TensorFlow Serving模型部署、TensorBoard中的HParams 超参数调优
あずにゃん梓喵的博客
08-04 4894
日萌社 人工智能AI：Keras PyTorch MXNet TensorFlow PaddlePaddle 深度学习实战（不定时更新） 4.11 综合案例：模型导出与部署 学习目标 目标 掌握TensorFlow模型的导出(saved_model格式) 掌握Tensorflow模型的部署 掌握TensorFlow模型的客户端调用 掌握TensorFlow模型的超参...
【笔记】tf 三种模型保存格式总结 GraphDef（*.pb）&& SavedModel
nyist_yangguang的博客
12-06 4763
2. GraphDef(*.pb) 这种格式文件包含protobuf对象序列化后的数据，包含了计算图，可以从中得到所有运算符(operators）的细节，也包含tensors,这里有两种pb文件： 1）包含所有的variable，但是所有的variable都已经变成了tf.constant和graph一起frozen到一个文件； 2）不包含variable的值，因此只能从中恢复计算图，但一些训练的权值和参数需要从ckpt文件中恢复。 下面代码展示了保存pb文件的过程： imp...
SavedModel文件生成
03-27
好的，我现在需要帮用户解决如何生成TensorFlow SavedModel文件的问题。首先，我应该回忆一下自己之前学过的相关知识，或者查一下资料确保信息准确。用户已经提供了几个引用，可能需要参考这些内容来组织回答。 ...
我要如何把一个image classification的pytorch CLIP model .pth文件格式的模型 转换成TF SavedModel格式的模型。
09-30
将PyTorch的CLIP模型从.pth格式转换为TensorFlow的SavedModel格式，需要经过几个步骤。这里是一个概述： 1. **安装必要的库**: 首先确保你已经安装了`torch`, `pytorch-model-summary`, `torch2onnx`以及`tf-...
SavedModel保存tf模型都有哪些文件？都是什么作用
最新发布
07-21
### 3.1 SavedModel 格式中包含的文件及其作用 TensorFlow 在以 SavedModel 格式保存模型时，会生成一个包含多个子目录和文件的主目录。该格式的设计旨在提供一种语言无关、可移植、可扩展的模型存储方式，适用于...
Tensorflow 模型保存与恢复（2）使用SavedModel
JerryZhang__的博客
12-17 9681
使用SavedModel 保存和恢复模型 上一篇介绍了使用tf.train.Saver()保存模型checkpoint的方法，本篇介绍使用SavedModel进行模型的保存与恢复。 SavedModel 是一种跨语言的序列化格式（protobuf），可以保存和加载模型变量、图和图的元数据，适用于将训练得到的模型保存用于生产环境中的预测过程。由于跨语言的特性，应用时，可以使用一种语言保存模型，如训练...
Tensorboard estimator export_savedmodel简单用法
eunicechen的博客
12-12 4159
# add export graph def serving_input_fn(): input_ids = tf.placeholder(dtype=tf.int32, shape=[None, FLAGS.max_seq_length], name="input_ids") input_mask = tf.placeholder(dtype=tf.int32, shape=[...
tf.estimator.export_saved_model保存模型
allan2222的博客
11-26 6258
之前使用tensorflow框架做学术研究时多是生成ckpt文件，但是实际工作中，模型上线部署常用 SavedModel 保存模型，生成的模型是封闭的序列化格式，它具有语言独立性，可独立运行，并且可以简单被其他语言（python，java等）调用，SavedModel 格式是tf 2.0 推荐的格式，支持tf-serving部署，部署时很方便。好了介绍了这么多，就是希望告诉大家使用tf框架时最好直接存储成PB文件，方便之后使用。 SavedModel 我们首先看下SavedModel中都包含了什么
使用tf.keras.models.save_model 保存模型只有几百字节,如何解决
zhe_csdn的博客
04-30 3855
使用tf.keras.models.save_model 保存模型只有几百字节,如何解决
C# WPF调用Python-Tensorflow2深度学习模型
LemonQ的博客
09-06 6278
C# WPF调用python-tensorflow2深度学习模型一 环境介绍二 tensorflow模型的训练和生成1 加载数据训练模型2 h5文件转pb二 C#加载模型并预测1 vs2017环境搭建2 调用模型三 最终效果 python在研究深度学习人工智能领域十分强大，但在工业项目开发中仍常常使用C#和C++来做软件，C++有Caffe深度学习框架，但C#尚且没有成熟的深度学习框架（有个tensroflow.net尚在开发中，有兴趣可以去研究研究）。现在实验室项目开发又要用C#，经过实践最终决定在C#端
tf.add_weight 和 tf.Variable使用例子
github_39605284的博客
07-21 5785
class Linear(keras.layers.Layer): def __init__(self, units=32, input_dim=32): super(Linear, self).__init__() w_init = tf.random_normal_initializer() self.w = tf.Variable( initial_value=w_init(shape=(input_dim, units)
TFRecord 中 FixedLenFeature、VarLenFeature、FixedLenSequenceFeature 说明
github_39605284的博客
02-13 4108
为了解析每个输入样本每一列数据，需要定义一个解析字典。tensorflow提供了三种方式：FixedLenFeature、VarLenFeature、FixedLenSequenceFeature，分别解析定长特征、变长特征、定长序列特征。 FixedLenFeature() 函数有三个参数： （1）shape：输入数据的shape。 （2）dtype：输入的数据类型。 （3）default_value：如果示例缺少此功能，则使用该值。它必须与dtype和指定shape兼容。 注意点： tf.FixedLe
tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy()与CategoricalCrossentropy()简单说明
github_39605284的博客
04-18 3391
tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy()与CategoricalCrossentropy()的区别： 如果目标是one-hot 编码，比如二分类【0,1】【1,0】，损失函数用 categorical_crossentropy。 如果目标是数字编码 ，比如二分类0,1，损失函数用 sparse_categorical_crossentropy。 # SparseCategoricalCrossentropy scce = tf.keras.losses.
tfRecord TypeError: only integer scalar arrays can be converted to a scalar index 错误解决办法
github_39605284的博客
02-13 1579
tfRecord TypeError: only integer scalar arrays can be converted to a scalar index 错误解决办法 tfRecord-features-feature 生成 样本时，对具体样本定义到tf feature过程中，出现TypeError: only integer scalar arrays can be converted to a scalar index错误，原因是该记录为类型不匹配 需要从integer scalar arr
TF乘法之multiply、matmul、*
github_39605284的博客
05-08 1525
import tensorflow as tf w = tf.Variable([[0.4], [1.2]], dtype=tf.float32) # w.shape: [2, 1] x = tf.Variable([range(1,6), range(5,10)], dtype=tf.float32) # x.shape: [2, 5] y = w * x # 等同于 y = tf.multiply(w, x) y.shape: [2, 5] sess = tf.Session() ini
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值