tayhh的博客

解决方法：方法一：将cmd的默认路径cd到log文件的上一层，即cd /d E:\MyTensorBoard，之后等号后面直接键入log文件名即可，不需写全路径，即 tensorboard --logdir=logs。方法二：双斜杠，即tensorboard --logdir=E://MyTensorBoard//logs。最后根据得到的网址http://hostIP:6006，在chrome里打...

 基于TensorFlow可以轻而易举搭建一个神经网络，而且很好地支持GPU加速训练。但基于TensorFlow的预测过程，往往需要在嵌入式设备上才能得以应用。对于我目前做的工作而言，用TF搭建神经网络以及用GPU加速训练过程的主要用处就是：获取训练后的参数（权重和偏置），将这些参数直接放到嵌入式板卡如FPGA中，以其低功耗、高性能、低延时等特点完成嵌入式AI工程。那么，提取出TF训练后的参数变成...

如何将训练好的网络进行保存，我们可以用pickle或cPickle来保存Keras模型，同时我们可以用下面的方法：一、保存整个模型model.save(filepath)将Keras模型和权重保存在一个HDF5文件中，该文件将包含：模型的结构模型的权重训练配置（损失函数，优化器，准确率等）优化器的状态，以便于从上次训练中断的地方       前提是已经安装python的h5py...

Keras是一个用于深度学习的简单而强大的Python库。 鉴于深度学习模式可能需要数小时、数天甚至数周的时间来培训，了解如何保存并将其从磁盘中加载是很重要的。 在本文中，您将发现如何将Keras模型保存到文件中 keras是用于深度学习的简单而强大的 python 库，鉴于深度学习模式可能需要数小时、数天甚至数周的时间来训练，了解如何保存并将其从发磁盘中加载是很重要的。这里，重点讲下怎么...

from tensorflow.python import pywrap_tensorflowimport oscheckpoint_path = MODEL_FILE_CKPTreader = pywrap_tensorflow.NewCheckpointReader(checkpoint_path)var_to_shape_map = reader.get_variable_to_s...

1.Keras提供了high-level的语法2.底层可以使用tensorflow或者theano

通常我们使用 TensorFlow时保存模型都使用 ckpt 格式的模型文件，使用类似的语句来保存模型tf.train.Saver().save(sess,ckpt_file_path,max_to_keep=4,keep_checkpoint_every_n_hours=2) 使用如下语句来恢复所有变量信息saver.restore(sess,tf.train.latest_c...

1.tensorflow serving ，官网有介绍，如下：https://www.tensorflow.org/serving/一个简单易懂的例子如下：https://www.jianshu.com/p/2fffd0e332bc更详细的安装流程：https://zhuanlan.zhihu.com/p/42905085从数据流向来分析：https://zhuanla...

本文使用的模型为解决IRIS数据集的多分类问题而设计的深度神经网络（DNN）模型，模型的结构示意图如下：具体的模型参数可以参考文章：Keras入门（一）搭建深度神经网络（DNN）解决多分类问题。模型保存  Keras使用HDF5文件系统来保存模型。模型保存的方法很容易，只需要使用save()方法即可。  以Keras入门（一）搭建深度神经网络（DNN）解决多分类问题中的DNN模型...