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 ...
tf.train.Saver类的使用 保存模型: 加载模型: 在加载模型时,也是先定义tensorflow计算图上的所有运算,但不需要运行变量的初始化,因为变量的值可以通过已经保存的模型加载进来。如果不希望重复定义图上的运算,也可以直接加载已经 持久化的图。 加载计算图: tf.train.Saver类还支持在保存和加载模型时给变量重命名。 在加载模型时给变量重命名: 重命名的好处是可以方便使用变 ...
2018-01-20 01:25 0 2044 推荐指数:
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 ...
模型文件的保存 tensorflow将模型保持到本地会生成4个文件: meta文件:保存了网络的图结构,包含变量、op、集合等信息 ckpt文件: 二进制文件,保存了网络中所有权重、偏置等变量数值,分为两个文件,一个是.data-00000-of-00001 文件,一个是 .index 文件 ...
TensorFlow提供了一个用于保存模型的工具以及一个可视化方案 这里使用的TensorFlow为1.3.0版本 一、保存模型数据 模型数据以文件的形式保存到本地; 使用神经网络模型进行大数据量和复杂模型训练时,训练时间可能会持续增加,此时为避免训练过程出现不可逆的影响,并验证 ...
tensorflow执行KMeans算法。 代码如下: from __future__ import print_function# Ignore all GPUs, tf random forest does not benefit from it.import os ...
一、概述 Redis的强大性能很大程度上都是因为所有数据都是存储在内存中的,然而当Redis重启后,所有存储在内存中的数据将会丢失,在很多情况下是无法容忍这样的事情的。所以,我们需要将内存中的数据持久化!典型的需要持久化数据的场景如下: 将Redis作为数据库使用 ...
在DDD里,领域模型和持久化模型是否是同一个,两个之间如何作用。今天,群友推荐了一篇文章,看了很有启发,由于是英文文档,这里做了一下翻译,也就次展开一些讨论。 原文:http://sc.qq.com/fx/u?r=rBw2YdA 在stackoverflow上关于DDD的问题,90 ...
0705-深度网络模型持久化 目录 一、持久化概述 二、tensor 对象的保存和加载 三、Module 对象的保存和加载 四、Optimizer 对象的保存和加载 五、所有对象集合的保存和加载 六、第七章总结 pytorch完整教程目录 ...