提取tensorflow中checkpoint模型参数到npy

最新推荐文章于 2025-03-05 20:48:27 发布

夕阳赖在墙头

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tensorflow将训练好的网络模型保存到了checkpoint中，如果要利用训练好的网络模型去fintune另一个网络，需要为前置层的参数赋值，因此把checkpoint中的参数保存到npy文件中方便赋值。

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夕阳赖在墙头

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TensorFlow从入门到放弃（二）——基于InceptionV3的迁移学习以及图像特征的提取

澎湃de家夥的博客

07-20

6104

1. flower数据集下载地址：http://download.tensorflow.org/example_images/flower_photos.tgz 共五种花的图片 2. 图片处理将图片划分为train、val、test三个子集并提取图片特征。这个过程有点儿漫长请耐心等待。。。。。。 import glob import os.path import numpy a...

TensorFlow+FaceNet+训练模型

qq_45312141的博客

05-07

3482

TensorFlow+FaceNet+训练模型1、目录结构介绍2、模型准备1、下载FaceNet源码2、下载预训练模型3、运行人脸比对程序（compare.py）二级目录二级目录二级目录三级目录 1、目录结构介绍漏了一个文件件介绍就是models，这个文件夹下面放的是facent采用的CNN卷积中不同网络结构的不同实现代码比如Inception-ResNet-v1. 2、模型准备 1、下载Fa...

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tensorflow模型文件转换为npy文件

07-10

tensorflow训练的mtcnn的PNet,RNet,ONet的模型文件：*.data-00000-of-00001，*.index 和 *.meta这3个文件转为npy文件

TensorFlow保存和恢复

WitsMakeMen的专栏

08-12

979

链接：https://www.cnblogs.com/yinghuali/p/7735694.html [程序员指南5] 保存和恢复本文档介绍如何保存和恢复变量和模型。保存和恢复变量 TensorFlow变量提供了表示程序处理的共享，持久状态的最佳方法。（有关详细信息，请参阅变量。）本节介绍如何保存和恢复变量。请注意，估算器会自动保存和恢复变量（在该项中model_dir）。本...

使用tensorflow载入模型

最新发布

weixin_38218053的博客

03-05

1206

加载一个预训练的 MNIST 模型。随机生成 5 张图像（模拟 MNIST 图像）。对每张图像进行预测，获取预测结果。绘制图像和预测结果，并将图像保存到指定文件夹中。

.npy文件的打开方式

william_hehe的博客

05-22

7万+

1.前言：在深度学习领域。有一个名词叫迁移学习。倍数贫穷人们所喜爱。拿来主意还是用着很舒服的嘛！在使用训练好的模型时，其中有一种保存的模型文件格式叫.npy。2.打开方式·实现代码：import numpy as np test=np.load('./bvlc_alexnet.npy',encoding = "latin1") #加载文件 doc = open('1.txt', 'a') #打...

tensorflow模型文件npy解析

muli

03-29

3156

模型文件（.npy）部分内容如下：由一个字典组成，字典中的每一个键对应一层网络模型参数。（包括权重w和偏置b） import numpy as np from numpy import * #使用numpy的属性且不需要在前面加上numpy import tensorflow as tf from tqdm import tqdm #from six import iteritems #模...

什么是Checkpoint？

Flemington7的博客

05-18

1万+

在机器学习和深度学习中，checkpoint（检查点）是指在模型训练过程中保存的模型状态。这些检查点通常包括模型的参数（权重和偏置）、优化器状态和其他相关的训练信息。通过保存检查点，您可以在训练过程中定期保存模型的当前状态，以便在需要时恢复训练或用于模型评估和推理。Checkpoint 是机器学习和深度学习训练过程中的重要工具。它可以防止数据丢失，帮助调试和优化模型，并在模型评估和推理中发挥重要作用。通过定期保存检查点，您可以在训练过程中随时恢复模型状态，继续训练或进行推理。

将tensorflow的ckpt模型存储为npy的实例

09-20

本实例讲解了如何将TensorFlow的ckpt格式的模型参数转换为npy格式的实例，其主要步骤包括读取checkpoint文件、提取模型参数、将参数存储到numpy数组中以及将这些数组保存为npy文件。实例中使用了TensorFlow的API和...

将bert中的字向量提取出来并保存成npy文件

真的是个瘦子

09-16

3300

因为我们是要使用bert的词向量，希望可以简单如word2vec 一般，拿来就用，所以将 bert_model.ckpt中的保存的word_embedding提取出来，并进行保存。也是一个tensorflow 保存提取模型的方法首先下载 bert中文预训练模型 chinese_L-12_H-768_A-12 这是一个768维的中文词向量预训练模型...

输出TensorFlow中checkpoint内变量的几种方法

jyshee的博客

09-17

2万+

在上一篇关于MDM模型的文章中，作者给出的是基于TensorFlow的实现。由于一些原因，需要将在TF上训练好的模型转换为Caffe，经过一番简化，现在的要需求是只要将TF保存在checkpoint中的变量值输出到txt或npy中即可。这里列了几种简单的可行的方法。 1，最简单的方法，是在有model 的情况下，直接用tf.train.saver进行restore，就像 cifar10_

将caffe模型转换为TensorFlow（的npy文件）模型

sinat_35308776的博客

03-25

2389

是我等弱渣见识少了，偶然在查资料的过程中发现的，不禁惊呼竟然还有这种操作，以resnet-50为例子，将自己的转换过程记录一下。首先附上转换过程中所要使用的程序，该程序是在GitHub上开源的，地址为：https://github.com/ethereon/caffe-tensorflow 该项目的readme页面上还列出了使用该项目应该注意的一些事项，例如caffe的版本问题。我们需要...

tensorflow从checkpoint中提取模型从参数

audio_algorithm的博客

04-13

1321

Tensorflow保存模型，恢复模型，使用训练好的模型进行预测和提取中间输出（特征）

人生虚空

05-25

3万+

前言： tensorflow中有operation和tensor，前者表示操作，后者表示容器，每个operation都是有一个tensor来存放值的，比如y=f(x), operation是f(x), tensor存放的就是y，如果要获取y，就必须输入x tensor的名字一般是 : 可以通过 print(out.name) 来看看假如之前的训练定义了如下图（模型），并保

VGG-16获取并设置参数

zh_JNU的博客

03-26

4055

实现获取VGG-16网络参数，并广播参数构建一个新的网络传入参数。from keras import layersfrom keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D,ZeroPadding2D,GlobalAvgPool2Dfrom keras.models import Sequentialimport numpydef vgg(img_w,img_h,...

如何加载由npy文件保存的tensorflow模型参数

安之ccy的博客

12-02

1919

首先，在定义网络结构时，要注意给权重和偏置命名，以便之后加载时能够方便找到所需参数，用tensorflow提供的with tf.variable_scope(name) as scope简直不要太方便如定义卷积层的convLayer函数中： with tf.variable_scope(name) as scope: w = tf.get_variable(“weights”, shape=[...

TensorFlow笔记：数据集导出

lvjc2010的博客

12-11

5335

更新至Tensorflow 1.4 I. 读输入数据 1. 如果数据库大小可以全部被内存读入使用最简单的Numpy arrays格式： 1). 将npy文件转换成tf.Tensor 2). 使用Dataset.from_tensor_slices() 示例： # Load the training data into two NumPy arrays, for exa...

Tensorflow系列——Saver的用法