tensorflow模型冻结

最新推荐文章于 2023-12-06 11:35:50 发布
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#tensorflow

查看模型输入输出节点名称

saved_model_cli show --dir ./xxx --all
如：
在这里插入图片描述

冻结模型

freeze_graph --input_saved_model_dir --output_node_names --output_graph
在这里插入图片描述

问题

模型冻结时出现的BUG：
tensorflow.python.framework.errors_impl.InternalError: Dst tensor is not initialized.
[[{ {node save/RestoreV2/_379}} = _Recvclient_terminated=false, recv_device="/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0", send_device="/job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0", send_device_incarnation=1, tensor_name=“edge_383_save/RestoreV2”, tensor_type=DT_FLOAT, _device="/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0"]]
[[{ {node save/RestoreV2/_226}} = _Send

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Tensorflow 模型的保存、读取和冻结、执行
weixin_30352191的博客
05-01 1104
转载自https://www.jarvis73.cn/2018/04/25/Tensorflow-Model-Save-Read/ 本文假设读者已经懂得了 Tensorflow 的一些基础概念, 如果不懂, 则移步 TF官网. 在 Tensorflow 中我们一般使用tf.train.Saver()定义的存储器对象来保存模型, 并得到形如下面列表的文件: checkpointmo...
Keras, Tensorflow: 冻结某层中的特定变量
PianGe_zyl的博客
04-24 1092
创建的自定义层中含有W和m两个可训练变量： self.W = self.add_weight(name='W', shape=(input_shape[0][-1].value, self.n_classes), trainable=True) self.m = self.add_weight(name='m', shape=(1, 1), trainable=True) 现在想将m单独设置为不可训练，即单独冻结变量m： l = model.get_layer('layer_name') # 层的名字
如何将tensorflow训练好的参数冻结成pb文件
一个做图像文本的深度学习人
07-03 1358
利用tensorflow冻结pb文件，虽然只是实现了，但是我还不会用，先记录下来吧，以后慢慢补充。
tensoeflow 冻结网络模型
终结大笨狗的博客
04-21 1447
冻结模型文件本文基于mnist与lenet，讲述如下两个问题：1.如何将训练好的网络模型冻结，形成net.pb文件？2.如何将net.pb文件部署到TensorFlow中做inference？pb文件保存的步骤 1.需要给input与最终的预测值取个名字，便于部署时输入数据并输出数据 2.利用graph_util.convert_variables_to_constants将网络中模型参数变量转
输出tensorflow冻结模型的图操作节点特征
邹九的个人博客
10-07 242
importtensorflowastf model_path='/home/rkb/disk/project/ocr/compressyolo/output_yolo.pb' config=tf.ConfigProto() config.gpu_options.allow_growth=True detection_graph=tf.Graph() withtf.Graph().as_default(): graph_def=tf...
tensorflow导出冻结图模型
hzhj的博客
06-03 1162
导出推理图 python export_inference_graph.py \ --alsologtostderr \ --dataset_name=autohome \ #自定义数据集的名称 --model_name=mobilenet_v2_140 \ #模型名字 --image_size=224 \ --output_file=angle/mobilenet_v2_140_224_inference.pb #待输出的推理图 冻结模型文件 python -m tenso
tensorflow模型的加载及保存，以及在C++端的部署
weixin_44708254的博客
12-06 460
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。
tensorflow设置部分参数可训练，冻结部分参数
mingo220的博客
12-16 5654
需求： 在利用bert进行训练时，需要指定模型中的部分参数不训练 方法： 设置一个可训练的变量list 代码： update_var_list = [] #该list中的变量参与参数更新 tvars = tf.trainable_variables() for tvar in tvars: if "bert" not in tvar.name: update_var_list.append...
tensorflow冻结模型为pb文件的各种方法
nkxiaolei的博客
12-05 4265
笔者最近因为工作需要将TensorFlow训练模型迁移到晟腾芯片平台上离线推理，所以需要将ckpt或者h5模型冻结成pb，再利用ATC模型转换工具将pb转为离线模型om文件，期间遇到一些问题和坑，总结一下，供大家参考。 1.Tensorflow1.x 训练好的模型Ckpt文件： DB_resnet_v1_50_adam_model.ckpt-16801.index DB_resnet_v1_50_adam_model.ckpt-16801.data-00000-of-00001 DB_resnet_v1_5
pytorch冻结模型
重剑无锋博客
03-08 2463
当您想要冻结部分模型时，或者您事先知道不会使用某些参数的梯度。 例如，如果要对预先训练的CNN进行优化，只要切换冻结模型中的requires_grad标志就足够了， 直到计算到最后一层才会保存中间缓冲区，其中的仿射变换（卷级操作等）将使用需要梯度的权重并且网络的输出也将需要它们。 import torchvision import torch.nn as nn from torch import optim model = torchvision.models.resnet18(pretrained
tensorflow运行错误及解决方法--一直更新
乌龟慢慢爬
03-02 1万+
1. FailedPreconditionError: Attempting to use uninitialized value beta1_power [[Node: beta1_power/read = Identity[T=DT_FLOAT, _class=["loc:@Variable"], _device="/job:localhost/replica:0/task:...
tf2 freeze冻结为pb（支持单输入和多输入）
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04-28 1365
tensorflow2.x 训练后的模型文件为 .data-00000-of-00001 和 .index，然后一般转化都是转化为pb模型和variables和assets文件，如下图所示 但是可能在某种场景，需要我们使用的是freeze graph，也就是以上三个文件冻结为一个pb文件。看到有人说训练时要转成.h5文件，这个方法我没试过，但是我的模型已经训完了，再训练太麻烦了，freeze方法如下。 单输入 首先通过 saved_model_cli 查看图中pb文件信息 根据输出信息可得，是单输入的模型
在測試tensorflow的時候遇到的問題
josslyn的博客
10-16 533
1. InternalError (see above for traceback): Blas xGEMV launch failed : a.shape=[1,3,3], b.shape=[1,3,1], m=3, n=1, k=3 [[Node: get_homographies/MatMul_1 = BatchMatMul[T=DT_FLOAT, adj_x=false, adj_...
Tensorflow 网络冻结
New_Tank的博客
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Tensorflow freeze
tensorflow冻结部分层，只训练某一层
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keep forward, go, go, go
04-16 2万+
其实fine tune就是这样子的，如何把某些层冻结，然后训练最后一层。那么在tensorflow里如何实现呢？优化的时候，只选择优化特定层的参数即可。如下：-Python 代码1#定义优化算子2optimizer = tf.train.AdamOptimizer(1e-3)3#选择待优化的参数4output_vars = tf.get_collection(tf.GraphKyes.TRAINA...
TensorFlow-模型的保存和调用（freeze方式）
samylee的博客
12-18 2260
TensorFlow-模型的保存和调用（freeze方式） 硬件：NVIDIA-GTX1080 软件：Windows7、python3.6.5、tensorflow-gpu-1.4.0 一、基础知识 freeze：将ckpt的三个文件融合为一个文件，将variables转换为constant，文件更小，更易于移植 二、代码展示 1、保存模型 import tensorflow as...
TensorFlow模型冻结（ckpt转为pb）笔记
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# -*- coding:utf-8 -*- """ This file used to freeze tensorflow .ckpt to .pb """ import tensorflow as tf #两种方式 方法1：函数方法，传入session def freeze_session(session, keep_var_name=None, output_names=None...
Tensorflow冻结网络模型
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What 神经网络模型中存在大量的权重参数，这些参数在不断训练的过程中通过反向传播等算法来减小梯度，优化网络的性能。同时这些参数是不断变化的，而冻结神经网络是将这些变量转化为常量。 Why TensorFlow冻结网络模型为单一文件，以供C++、移动端与嵌入式设备在推理阶段使用。 ...
tensorflow冻结层的方法
gbyy42299的博客
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最近在搞faster-rcnn的改动，网上看到很多人在做的一些改进，其中就包括冻结Bn等等方式，于是自己也就查了一下tensorflow里面冻结层的方法，现在总结如下：1、比如使用一个VGG的前面提取特征的部分，而微调其全连层，或者将其全连层更换为使用convolution来完成，可以使用TensorFlow的stop_gradient函数，将模型的一部分进行冻结。2、采用get_collecti...
tensorflow模型读取
最新发布
01-04
### 如何加载和读取 TensorFlow 模型 #### 加载 `.pb` 文件格式的模型 对于 `pb` 格式的文件，在不同版本的 TensorFlow 中有不同的处理方式。 在 TensorFlow 1.x 版本中，加载 `pb` 文件通常涉及创建一个新的计算图，并从中导入元图定义。而在 TensorFlow 2.x 中则更加简便，可以直接通过 `tf.saved_model.load` 函数来完成这一操作[^1]。 ```python import tensorflow as tf # 对于 TF 2.x 的情况 loaded_pb_model = tf.saved_model.load('path_to_saved_model_directory') infer = loaded_pb_model.signatures['serving_default'] print(infer.structured_outputs) ``` 上述代码展示了如何使用 TensorFlow 2.x 来加载保存为 `SavedModel` 格式的目录中的模型，并打印其输出结构。 #### 加载 `.h5` 文件格式的模型 `.h5` 是 Keras 默认使用的文件扩展名之一用于存储完整的模型架构及其权重。可以通过简单的命令将其恢复到 Python 运行环境中： ```python from tensorflow import keras # 加载 H5 模型非常简单 loaded_h5_model = keras.models.load_model('my_model.h5') ``` 这段代码片段说明了怎样利用 Keras API 轻松地从磁盘上读入一个之前已经训练好的 `.h5` 模型实例[^2]。 #### 使用 OpenCV 打开 PB 模型 除了直接基于 TensorFlow 或者 Keras 外，还可以借助其他库比如 OpenCV 来加载这些预训练过的深度学习模型。特别是当目标是在 C++ 应用程序里集成 AI 功能的时候，这种方法显得尤为有用[^4]。 ```cpp #include <opencv2/dnn.hpp> using namespace cv; dnn::Net net = dnn::readNetFromTensorflow("frozen_graph.pb"); Mat inputBlob = blobFromImage(image, scalefactor, size, mean); net.setInput(inputBlob); Mat detection = net.forward(); ``` 此部分提供了关于如何采用 OpenCV DNN 模块解析由 TensorFlow 导出的冻结图 (`frozen_graph.pb`) 并执行推理过程的一个基本例子。
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