Tensorflow：TF模型文件(checkpoint文件夹下ckpt文件之data、index、meta)保存、模型导入、恢复并fine-tuning之详细攻略

最新推荐文章于 2025-04-05 22:49:34 发布
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分类专栏： 精选(人工智能)-中级 TF/PyTorch
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本文详述Tensorflow中模型保存的checkpoint文件（.data, .index, .meta）及其作用，提供保存模型的实例，并探讨如何将.ckpt模型转换为.pb文件。此外，还介绍了如何导入预训练模型，恢复模型并进行fine-tuning，包括恢复部分模型进行微调的方法。" 119011022,7422854,群晖NAS Docker安装Ubuntu远程访问教程,"['docker', 'linux', 'ubuntu', '群晖NAS', '远程桌面']

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Tensorflow：TF模型文件(checkpoint文件夹下ckpt文件之data、index、meta)保存、模型导入、恢复并fine-tuning之详细攻略

 

 

 

目录

保存TF训练好的模型

1、Tensorflow模型文件之checkpoint文件夹下ckpt的data、index、meta等文件简介

1.0     .checkpoint文件

1.1     .meta文件

1.2    .ckpt文件

2、checkpoint文件夹内保存模型案例

2.1、保存模型的简单案例

2.2、保存模型之保存整张图+所有变量

2.2、保存模型之图中的部分变量

TF模型转换

1、将.ckpt模型文件转换为推理时采用的.pb文件

2、两种方法将CKPT转换成PB格式文件的过程

导入TF预训练好的模型

1、加载构造网络图

2、加载参数

3、访问并输出参数

恢复TF训练好的模型并进行fine-tuning

1、设计一个简单的神经网络模型

2、恢复模型并利用feed_dict加载新的训练数据

3、只采用不同数据而不更改网络模型

4、在原模型基础上更多操作——加op、加layers

5、恢复模型一部分并进行微调

6、恢复模型

6.1、恢复模型之导入graph来恢复

6.2、恢复模型之重写一样的graph，然后恢复指定scope的变量

6.3、恢复图基础上构建新的网络（变量）并训练(finetuning)

 

 

 

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