tensorflow的模型保存加载

最新推荐文章于 2024-08-19 22:42:18 发布
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本文介绍了TensorFlow中四种模型保存方式：checkpoint模式、saved_model模式（包含pb文件和variables）、纯pb模式（只有一个pb文件）以及keras的h5模式。这些保存方式为模型持久化提供了不同选择。

Tensorflow的保存分为 四种 ：

  1. checkpoint模式；
  2. saved_model模式（包含pb文件和variables）；
  3. 纯pb模式；（只有一个pb文件）
  4. 4.keras的 h5 模式
TensorFlow之模型保存与加载
wys的专栏
01-07 4859
本文主要描述TensorFlow之模型保存与加载的基本原理
计算机视觉——【tensorflow入门】模型的存储与加载
技术更新每天
07-18 525
Tensorflow 模型加载与存储1 什么是Tensorflow model?1. 1 Meta Graph1.2 Checkpoint file小结：2 保存模型3 加载模型文件3.1 加载网络结构 (Graph)3.2 载入数据4 加载模型文件后的更改小结：参考： 作为深度学习路上的一枚小菜菜，模型训练中无可避免的需要做模型的保存和加载，以便于持久化数据和移植代码，这里就简单的介绍一下基于T...
tensorflow保存模型、恢复模型
qq_32172681的博客
07-17 571
1、模型训练（部分代码）： X = tf.placeholder(tf.float64,X_data.shape,name='X') Y = tf.placeholder(tf.float64,Y_data.shape,name='Y') epoch_num = 500 with tf.Session() as sess: sess.run(tf.global_variables_in...
Tensorflow加载预训练模型和保存模型
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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！
【tensorflow】保存模型、再次加载模型等操作
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01-12 6万+
由于经常要使用tensorflow进行网络训练，但是在用的时候每次都要把模型重新跑一遍，这样就比较麻烦；另外由于某些原因程序意外中断，也会导致训练结果拿不到，而保存中间训练过程的模型可以以便下次训练时继续使用。所以练习了tensorflow的save model和load model。参考于http://cv-tricks.com/tensorflow-tutorial/save-restore-t
tensorflow模型的加载及保存，以及在C++端的部署
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在实际测试中，发现用第二种方法保存的pb模型，经过冻结处理后，也可以被正常调用。文章里说明，需要用第一部分所介绍的模型保存方法中的第三种方法，便于C++部署。文件，该文件与tf1.x生成的pb文件类似，里面具备完整的图结构和所有参数。实现静态图转换，生成一个。
python使用tensorflow保存、加载和使用模型的方法
09-20
在Python中使用TensorFlow进行深度学习时，保存和加载模型是非常关键的操作，它允许你在训练过程中中断并恢复，或者在不同环境中部署模型。本篇文章将详细介绍如何使用TensorFlow的Saver类来实现这一功能。 首先，...
tensorflow模型保存、加载之变量重命名实例
09-18
通过`sess.run(tf.global_variables_initializer())`初始化所有变量后，使用`saver.save(sess, "checkpoints/variable.ckpt")`将模型保存到"checkpoints"目录下的"variable.ckpt"文件中。 接下来是模型的加载，通常...
TensorFlow模型保存和加载方法
跟着大数据和AI去旅行
01-28 8858
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(dt
TensorFlow之SavedModel模型保存和加载
IT菜鸟
01-18 4450
TensorFlow之SavedModel模型保存和加载
TensorFlow模型文件保存和读取
修炼之路
11-11 1万+
一、模型文件的保存 在训练一个TensorFlow模型之后，我们可以将训练好的模型保存成文件，这样可以方便下一次对新的数据进行预测的时候直接加载训练好的模型即可获得结果，下面通过TensorFlow提供的tf.train.Saver函数，将一个模型保存成文件，一般习惯性的将TensorFlow的模型文件命名为*.ckpt文件。 import tensorflow as tf if __nam
TensorFlow2.0保存模型
hallobike的博客
01-09 1119
介绍 模型保存有5种：1、整体保存；2、网络架构保存；3、权重保存；4、回调保存；5、自定义训练模型的保存 1、整体保存：权重值，模型配置（架构），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中保存完全可以正常使用的额模型非常有用，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HDF5标准提供基本的保存格式。
tensorflow（三） 模型保存
09-19 1万+
tensorflow最简单的保存与加载模型的方法是Saver对象（存放在tensorflow.train）。构造器给graph所有的变量，或者定义在列表中的变量，添加save和restore的操作，分别为保存和加载。变量保存在二进制的文件中，主要包含的是从变量名到tensor值的映射关系。保存变量 通过下面的一段代码穿件Saver对象来管理模型中的变量（默认情况下是所有的变量，也可以自行选择）。i
Tensorflow模型保存与加载
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11-04 264
tf.train.Saver(var_list,max_to_keep) var_list:指定将要保存的变量，可以是一个dict或者一个列表 max_to_keep:指定要保留的最近检查点文件的最大数量 1）实例化Saver saver =tf.train.Saver(var_list,max_to_keep) 2)保存 saver.save(sess,path.ckpt) 3)加载 saver.restore(sess,path) ...
TensorFlow——模型保存
Digger的博客
11-20 1270
模型保存 五种模型保存方法 模型整体的保存 模型框架的保存 模型权重的保存 使用回调函数对模型进行保存 对自定义训练模型的保存 一、模型整体的保存 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，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中保存完全可以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HDF5标准提供基本的保存格式。 保存模型 # 保存模型，参数
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【TensorFlow中的模型保存和加载】
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24- 深度学习的模型保存和加载 (TensorFlow系列) (深度学习)
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Fashion-MNIST总共有十个类别的图像。每一个类别由训练数据集6000张图像和测试数据集1000张图像。所以训练集和测试集分别包含60000张和10000张。测试训练集用于评估模型的性能。，分别是t-shirt，trouser,pillover,dress,coat,sandal,shirt,sneaker,bag,ankle boot。每一个输入图像的高度和宽度均为28像素。数据集由灰度图像组成。keras 保存成hdf5文件, 1.保存模型和参数, 2.只保存参数。创建interpreter。
Python 加载 TensorFlow 模型
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