Tensorflow模型保存和提取方法

最新推荐文章于 2024-04-08 16:09:19 发布

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tensorflow之模型保存

Richard的专栏

12-02

354

1、ckpt 2、pd def freeze_graph(input_checkpoint,output_graph): ''' :param input_checkpoint: :param output_graph: PB模型保存路径 :return: ''' # 指定输出的节点名称,该节点名称必须是原模型中存在的节点 # 直接用最...

tensorflow保存模型、恢复模型

qq_32172681的博客

07-17

569

1、模型训练（部分代码）： X = tf.placeholder(tf.float64,X_data.shape,name='X') Y = tf.placeholder(tf.float64,Y_data.shape,name='Y') epoch_num = 500 with tf.Session() as sess: sess.run(tf.global_variables_in...

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TensorFlow之模型保存与加载

wys的专栏

01-07

4855

本文主要描述TensorFlow之模型保存与加载的基本原理

TensorFlow2.0保存模型

hallobike的博客

01-09

1118

介绍模型保存有5种：1、整体保存；2、网络架构保存；3、权重保存；4、回调保存；5、自定义训练模型的保存 1、整体保存：权重值，模型配置（架构），优化器配置整个模型可以保存到一个文件中，其中包含权重值、模型配置乃至优化器配置。这样，您就可以为模型设置检查点，并稍后从完全相同的状态继续训练，而无需访问原始代码。在Keras中保存完全可以正常使用的额模型非常有用，您可以在TensorFlow.js中加载它们，然后在网络浏览器中训练和运行它们。 Keras使用HDF5标准提供基本的保存格式。

TensorFlow模型文件保存和读取

修炼之路

11-11

1万+

一、模型文件的保存在训练一个TensorFlow模型之后，我们可以将训练好的模型保存成文件，这样可以方便下一次对新的数据进行预测的时候直接加载训练好的模型即可获得结果，下面通过TensorFlow提供的tf.train.Saver函数，将一个模型保存成文件，一般习惯性的将TensorFlow的模型文件命名为*.ckpt文件。 import tensorflow as tf if __nam

TensorFlow模型保存和提取的方法

09-20

以下是对TensorFlow模型保存和提取的详细解释：首先，TensorFlow提供了`tf.train.Saver`类来实现模型的保存和恢复。在保存模型时，我们创建一个`Saver`对象，并调用其`save`方法，如`saver.save(sess,"Model/model...

php调用tensorflow,TensorFlow模型保存和提取方法示例

weixin_39933508的博客

03-20

689

本篇文章主要介绍了TensorFlow模型保存和提取方法示例，现在分享给大家，也给大家做个参考。一起过来看看吧一、TensorFlow模型保存和提取方法1. TensorFlow通过tf.train.Saver类实现神经网络模型的保存和提取。tf.train.Saver对象saver的save方法将TensorFlow模型保存到指定路径中，saver.save(sess,"Model/model....

最全Tensorflow模型保存和提取的方法——附实例

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一、Tensorflow模型的保存和提取方法1、Tensorflow通过tf.train.Saver类实现神经网络模型的保存和提取。tf.train.Saver对象saver的save方法将Tensoreflow模型保存到指定的路径中，saver.save(sess,'model/model.ckpt).实际在这个文件目录下有4个文件：checkpoint 文件保存了一个录下多有的模型文件列表，m...

TensorFlow模型保存和载入方法汇总

识物专栏

04-02

2919

目录一、TensorFlow常规模型加载方法保存模型加载模型 1.不加载图结构，只加载参数 2.加载图结构和参数 3.简化版本二、TensorFlow二进制模型加载方法三、二进制模型制作四、从图上读取张量从二进制模型加载张量从当前图中获取对应张量从图中获取节点信息一、TensorFlow常规模型加载方法保存模型 tf.train...

tensorflow（三）模型保存

09-19

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tensorflow最简单的保存与加载模型的方法是Saver对象（存放在tensorflow.train）。构造器给graph所有的变量，或者定义在列表中的变量，添加save和restore的操作，分别为保存和加载。变量保存在二进制的文件中，主要包含的是从变量名到tensor值的映射关系。保存变量通过下面的一段代码穿件Saver对象来管理模型中的变量（默认情况下是所有的变量，也可以自行选择）。i

TensorFlow——模型保存

Digger的博客

11-20

1266

模型保存五种模型保存方法模型整体的保存模型框架的保存模型权重的保存使用回调函数对模型进行保存对自定义训练模型的保存一、模型整体的保存整个模型可以保存到一个文件中，其中包含权重值、模型配置乃至优化器配置。这样，可以为模型设置检查点，并稍后从完全相同的状态继续训练，而无需访问原始代码。在Keras中保存完全可以正常使用的模型非常有用，您可以在TensorFlow.js中加载它们，然后在网络浏览器中训练和运行它们。 Keras使用HDF5标准提供基本的保存格式。保存模型 # 保存模型，参数

tensorflow 保存模型

luoganttcc的博客

10-25

386

#!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Thu Oct 25 15:29:59 2018 @author: lg """ import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt money=np.ar

tensorflow2.0知识之模型保存

微微一笑满城空

04-08

1184

文件夹以清晰的目录结构存储了模型的计算图结构、权重参数以及模型的输入输出签名信息。这种封装使得模型可以在不依赖原始训练代码的情况下被加载并执行推断，极大地简化了模型部署的过程。是 TensorFlow 推荐的模型持久化和部署的标准格式，它包含了模型的所有必要信息，使得模型可以在没有原始代码的情况下被加载并进行推断。需要注意的是，这种方式依然会保存模型的所有信息，即“网络结构、权重、配置、优化器状态”四个信息，所以可以接着训练。保存的 TensorFlow 模型是以。文件夹传输至目标位置即可。

TensorFlow之SavedModel模型保存和加载

IT菜鸟

01-18

4431

TensorFlow之SavedModel模型保存和加载

Tensorflow模型变量的保存

sunjianqiang12345的博客

11-01

441

1、tf.train.Saver(var_list=None, max_to_keep=5, keep_checkpoint_every_n_hours=10000.0) 。该方法用于保存和恢复变量。该类创建的对象可以“向checkpoints文件中保存变量”或“从checkpoints文件中恢复变量”。checkpoints文件为二进制编码文件。内容为变量名和tensor组成的键值对。默认保...

TensorFlow中的模型保存文件

flyminnnnn的博客

06-09

1119

文件构成由TensorFlow保存的训练模型文件由四个文件组成： . ├── checkpoint ├── v18.ckpt-2333.data-00000-of-00001 ├── v18.ckpt-2333.index └── v18.ckpt-2333.meta 每个文件的内容为：文件描述 checkpoint 指示文件夹中多个不同训练结果的属性，即如果在训练过程中保...

tensorflow保存模型

qq_44099721的博客

12-31

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import tensorflow as tf # with tf.device('/gpu:0'): # V1 = tf.Variable(tf.constant(1.0, shape=[1]), name='V1') # V2 = tf.Variable(tf.constant(2.0, shape=[1]), name='V2') # result = V1 + V...

Tensorflow保存模型

yangjingyi0730的博客

04-05

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https://www.jianshu.com/p/7ebee4d10e49这篇最新最全。

【深度学习】Tensorflow模型保存与恢复

zzmmjj的博客

07-20

849

tf.train.Saver()的定义与使用Saver对象：用于在tf中保存，恢复Session 定义model_path="/tmp/model.ckpt" saver=tf.train.Saver()Saver保存操作：saver.save(sess,model_path)save_path=saver.save(sess,model_path)Saver恢复操作：saver.restore(

TENSORFLOW模型如何保存代码实现