转载自：https://blog.csdn.net/huachao1001/article/details/78501928 使用tensorflow过程中，训练结束后我们需要用到模型文件。有时候，我们可能也需要用到别人训练好的模型，并在这个基础上再次训练。这时候我们需要掌握如何操作这些模型数据 ...

参考： TensorFlow 自定义模型导出：将 .ckpt 格式转化为 .pb 格式 TensorFlow 模型保存与恢复 snpe tensorflow 模型前向传播 保存ckpt tensorbard查看 ckpt转pb pb 转snpe dlc 实例 log文件 ...

一、模型的保存 使用tensorflow训练模型的过程中，需要适时对模型进行保存，以及对保存的模型进行restore，以便后续对模型进行处理。如：测试、部署、拿别的模型进行fine-tune等。 保存模型是整个内容的第一步，操作十分简单，只需要创建一个saver，并在一个Session里完成 ...

我们使用TensorFlow进行模型的训练，训练好的模型需要保存，预测阶段我们需要将模型进行加载还原使用，这就涉及TensorFlow模型的保存与恢复加载。 总结一下Tensorflow常用的模型保存方式。 保存checkpoint模型文件（.ckpt） 首先，TensorFlow提供了一个 ...

1.TensorFlow的模型文件 --checkpoint_dir　　| |--checkpoint　　| |--MyModel.meta　　| |--MyModel.data-00000-of-00001　　| |--MyModel.index 2.meta文件 　　该文件保存的是图结构 ...

一、.ckpt文件的保存和加载 1、保存的文件 这是我保存的文件，保存一次有四个文件： checkpoint文件：用于告知某些TF函数，这是最新的检查点文件（可以用记事本打开看一下） .data文件：（后面缀的那一串我也布吉岛是啥）这个文件保存的是图中所有变量的值，没有结构 ...

from tensorflow.python import pywrap_tensorflowimport os checkpoint_path=os.path.join('output/res101/voc_2007_trainval+voc_2012_trainval/default ...

　　由题目就可以看出，本节内容分为三部分，第一部分就是如何将训练好的模型持久化，并学习模型持久化的原理，第二部分就是如何将CKPT转化为pb文件，第三部分就是如何使用pb模型进行预测。 　　这里新增一个h5转tflite，h5转pb，pb转 tflite的文件代码，代码直接展示，不写 ...