轉載自：https://blog.csdn.net/huachao1001/article/details/78501928 使用tensorflow過程中，訓練結束后我們需要用到模型文件。有時候，我們可能也需要用到別人訓練好的模型，並在這個基礎上再次訓練。這時候我們需要掌握如何操作這些模型數據 ...

參考： TensorFlow 自定義模型導出：將 .ckpt 格式轉化為 .pb 格式 TensorFlow 模型保存與恢復 snpe tensorflow 模型前向傳播 保存ckpt tensorbard查看 ckpt轉pb pb 轉snpe dlc 實例 log文件 ...

一、模型的保存 使用tensorflow訓練模型的過程中，需要適時對模型進行保存，以及對保存的模型進行restore，以便后續對模型進行處理。如：測試、部署、拿別的模型進行fine-tune等。 保存模型是整個內容的第一步，操作十分簡單，只需要創建一個saver，並在一個Session里完成 ...

我們使用TensorFlow進行模型的訓練，訓練好的模型需要保存，預測階段我們需要將模型進行加載還原使用，這就涉及TensorFlow模型的保存與恢復加載。 總結一下Tensorflow常用的模型保存方式。 保存checkpoint模型文件（.ckpt） 首先，TensorFlow提供了一個 ...

1.TensorFlow的模型文件 --checkpoint_dir　　| |--checkpoint　　| |--MyModel.meta　　| |--MyModel.data-00000-of-00001　　| |--MyModel.index 2.meta文件 　　該文件保存的是圖結構 ...

一、.ckpt文件的保存和加載 1、保存的文件 這是我保存的文件，保存一次有四個文件： checkpoint文件：用於告知某些TF函數，這是最新的檢查點文件（可以用記事本打開看一下） .data文件：（后面綴的那一串我也布吉島是啥）這個文件保存的是圖中所有變量的值，沒有結構 ...

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

　　由題目就可以看出，本節內容分為三部分，第一部分就是如何將訓練好的模型持久化，並學習模型持久化的原理，第二部分就是如何將CKPT轉化為pb文件，第三部分就是如何使用pb模型進行預測。 　　這里新增一個h5轉tflite，h5轉pb，pb轉 tflite的文件代碼，代碼直接展示，不寫 ...