tensorflow restore .ckpt原理分析

最新推荐文章于 2024-12-08 00:05:37 发布
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分类专栏： PythonLearn 深度学习 文章标签： tensorflow restore
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_33345917/article/details/94725178
本文详细解析了在TensorFlow中使用saver.restore()方法加载权重的过程。强调在调用此方法前，需先构建包含opration和tensor,placeholder的graph。即使网络结构不同，只要权重名称一致，也能成功加载。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

在进行saver.restore(sess, ckpt_filename)前需要建立一个graph，而graph包括opration和tensor,placeholder,这种方式只是reload权重，网络结构不一样可也reload权重，只要权重名字一样就行

tensorflow restore ckpt里有的参数，ckpt里没有不加载
Love-Coding
04-19 261
def optimistic_restore(session = tf.Session(), save_file = "model.ckpt-1000000"): reader = tf.train.NewCheckpointReader(save_file) saved_shapes = reader.get_variable_to_shape_map() var_names = sorted([(var.name, var.name.split(':')[0]) for
Real Time Object Detection with Tensorflow 1.x and Pyga
AI天才研究院
08-14 70
作者：禅与计算机程序设计艺术 1.简介 近年来，物体检测算法在图像识别领域的应用越来越广泛。大量的研究工作表明，深度学习技术在对象检测任务中的优越性。TensorFlow 是一个开源的机器学习框架，通过其高效的计算能力和易用性得到了广泛应用。本文将展示如何结合 TensorFlow 的对象检测模型实现实
TensorFlow学习笔记（8）--网络模型的保存和读取
对角巷
03-16 5万+
之前的笔记里实现了softmax回归分类、简单的含有一个隐层的神经网络、卷积神经网络等等，但是这些代码在训练完成之后就直接退出了，并没有将训练得到的模型保存下来方便下次直接使用。为了让训练结果可以复用，需要将训练好的神经网络模型持久化，这就是这篇笔记里要写的东西。TensorFlow提供了一个非常简单的API，即tf.train.Saver类来保存和还原一个神经网络模型。下面代码给出了保存Tenso
【tensorflow】ckpt模型restore
littlemichelle
04-27 290
目录内容如下 checkpoint中的内容如下 model_checkpoint_path: "mymodel-290" all_model_checkpoint_paths: "mymodel-260" all_model_checkpoint_paths: "mymodel-270" all_model_checkpoint_paths: "mymodel-280" all_model_checkpoint_paths: "mymodel-290" model save与restore代码
Tensorflow 存储和恢复模型 (save restore)
Pilgrim
12-29 859
文档在这里 https://www.tensorflow.org/programmers_guide/saved_model 存储模型 # Add ops to save and restore all the variables. saver = tf.train.Saver() # Later, launch the model, initialize the variables
tensorflow 恢复(restore)模型的两种方式
赵凯月的博客
08-27 2159
0.前言 首先我们要理解TensorFlow的一个规则，首先构建计算图（graph），然后初始化graph中的data，这两步是分开的。 1.如何恢复模型 有两种方式（这两种方式有比较大的不同）： 1.1 重新使用代码构建图 举个例子（完整代码）： def build_graph(): w1 = tf.Variable([1,3,10,15],name='W1',dtype=tf.float32) w2 = tf.Variable([3,4,2,18],name='W2',dtype=tf.
Jetson TX2深度学习框架选择：TensorFlow vs. PyTorch，为你的AI项目精准选型
![Jetson TX2深度学习框架选择：TensorFlow vs.... # 摘要 随着边缘计算和物联网技术的发展，Jetson TX2作为一种高性能的嵌入式计算平台，在深度学习领域得到了广泛应用。...文章对比分析了TensorFlow与PyTorch在设计理
var callbacks = new List<ICallback> { new EarlyStopping(monitor: "val_loss",min_delta: 0.001f,patience: 10,restore_best_weights: true) };CS0104 “EarlyStopping”是“Keras.Callbacks.EarlyStopping”和“Tensorflow.Keras.Callbacks.EarlyStopping”之间的不明确的引用
最新发布
07-19
我们正在解决C#中使用Keras和TensorFlow时EarlyStopping回调的类型冲突问题。根据之前的分析，问题主要在于命名空间混淆和类型不匹配。下面将详细说明解决方法。 ### 问题原因 在C#中使用TensorFlow.NET（Keras.NET...
【TensorFlow系列教程第六章】TensorFlow模型评估
代码简单说 Vue、JAVA、PHP、Node.js 熟练运用，接口、架构、性能全搞定。
12-08 1119
定义模型])
TextCNN文本分类与tensorflow实现
linchuhai的博客
02-01 7416
1.引言     我们知道，卷积神经网络（CNN）主要是在计算机视觉方面已经取得了很多很好的成就，但是，CNN在自然语言处理方面同样也可以拥有很好的应用。本文将介绍一个有关CNN的模型，用来对文本进行分类，并将它应用在文本分类的热门任务——情感分析上，模型的名称叫TextCNN，模型的论文地址如下： 论文地址：《Convolutional Neural Networks for Sentenc...
对TensorFlow中的variables_to_restore函数详解
09-20
今天小编就为大家分享一篇对TensorFlow中的variables_to_restore函数详解，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
TensorFlow .ckpt 模型的保存与恢复
Klay Ye
03-31 4274
Tensorflow store/restore model TensorFlow模型会保存在后缀为.ckpt的文件中。保存后在save这个文件夹中实际会出现3个文件，因为TensorFlow会将计算图的结构和图上参数取值分开保存。model.ckpt.meta文件保存了TensorFlow计算图的结构，可以理解为神经网络的网络结构model.ckpt文件保存了TensorFlow程序中每...
ckpt文件restore的两种方法
wshzd的博客
04-28 2339
这里以BERT恢复模型为例，说明恢复ckpt的两种常见方法 # 方法一： init_checkpoint = "chinese_L-12_H-768_A-12/bert_model.ckpt" use_tpu = False # 获取模型中所有的训练参数。 tvars = tf.trainable_variables() # 加载BERT模型 (assignment_map, initia...
fine tuning---tensorflow基础---加载A、B模型中的部分参数，来初始化C模型的部分参数
xys430381_1的专栏
04-11 1921
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 tens...
tensorflow中用saver保存模型
ftfy123的博客
04-03 911
我们在用tensorflow训练模型时，可能需要训练很长很长一段时间，为了方便下次使用，应该将模型保存起来。在sklearn中，我们可以使用pickle模块进行模型保存；而在tensorflow中，我们可以使用它自带的Saver()类进行模型的保存。 (一)Saver类   Saver类是用于保存和恢复变量的。它有将变量保存到checkpoint和从checkpoint中恢复变量...
【tensorflow】保存模型、再次加载模型等操作
I am what i am
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保存部分变量
u011961856的专栏
08-03 2659
tensorflow模型保存函数为: saver = tf.train.Saver() 查看该函数初始化函数,输入参数为: def __init__(self, var_list=None, reshape=False, sharded=False, max_to_ke
Tensorflow系列——Saver的用法
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再难也要坚持
06-21 8万+
Saver的用法 1. Saver的背景介绍     我们经常在训练完一个模型之后希望保存训练的结果，这些结果指的是模型的参数，以便下次迭代的训练或者用作测试。Tensorflow针对这一需求提供了Saver类。 Saver类提供了向checkpoints文件保存和从checkpoints文件中恢复变量的相关方法。Checkpoints文件是一个二进制文件，它把变量名映射到对应的te
Tensorflow保存神经网络参数有妙招：Saver和Restore
华为云官方博客
09-13 3180
摘要：这篇文章将讲解TensorFlow如何保存变量和神经网络参数，通过Saver保存神经网络，再通过Restore调用训练好的神经网络。
python 中.ckpt文件
06-28
我们已知用户意图是了解Python中如何处理.ckpt文件（TensorFlow的检查点文件）。根据引用，.ckpt文件是TensorFlow中用于保存模型权重的二进制文件。在TensorFlow0.11之后，检查点通常由多个文件组成（例如.data文件...
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