用google-research官方的bert源码（tensorflow版本）对新的法律语料进行微调，迭代次数为100000次，每隔1000次保存一下模型，得到的结果如下： 将最后三个文件取出，改名为bert_model.ckpt ...

tensorflow在保存权重模型时多使用tf.train.Saver().save 函数进行权重保存，保存的ckpt文件无法直接打开，不利于将模型权重导入到其他框架使用（如Caffe、Keras等）。 好在tensorflow提供了相关函数 ...

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 ...

目录 0. 加载数据、构建网络 1. model.save() & model.save_weights() 1.1 model.save() ...

机器学习问题不仅是一个科学问题，更是一个工程问题。 大多数年轻的数据科学家都希望将大部分时间花在构建完美的机器学习模型上，但是企业不仅需要训练一个完美的模型，同时也需要将其部署，向用户提供便捷的服务。 如下图所示，机器学习系统由机器学习代只包含一小部分，而在中间的小黑匣子周围，所需要的基础设施 ...

参考链接：https://github.com/bermanmaxim/jaccardSegment/blob/master/ckpt_to_dd.py ...

转自https://www.cnblogs.com/buctyk/archive/2004/01/13/12932663.html 结果如图 第一种方法用的是tensorflow v1的api，第二种用的是tf2 ...