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 ...
tf.train.Saver類的使用 保存模型: 加載模型: 在加載模型時,也是先定義tensorflow計算圖上的所有運算,但不需要運行變量的初始化,因為變量的值可以通過已經保存的模型加載進來。如果不希望重復定義圖上的運算,也可以直接加載已經 持久化的圖。 加載計算圖: tf.train.Saver類還支持在保存和加載模型時給變量重命名。 在加載模型時給變量重命名: 重命名的好處是可以方便使用變 ...
2018-01-20 01:25 0 2044 推薦指數:
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 ...
模型文件的保存 tensorflow將模型保持到本地會生成4個文件: meta文件:保存了網絡的圖結構,包含變量、op、集合等信息 ckpt文件: 二進制文件,保存了網絡中所有權重、偏置等變量數值,分為兩個文件,一個是.data-00000-of-00001 文件,一個是 .index 文件 ...
TensorFlow提供了一個用於保存模型的工具以及一個可視化方案 這里使用的TensorFlow為1.3.0版本 一、保存模型數據 模型數據以文件的形式保存到本地; 使用神經網絡模型進行大數據量和復雜模型訓練時,訓練時間可能會持續增加,此時為避免訓練過程出現不可逆的影響,並驗證 ...
tensorflow執行KMeans算法。 代碼如下: from __future__ import print_function# Ignore all GPUs, tf random forest does not benefit from it.import os ...
一、概述 Redis的強大性能很大程度上都是因為所有數據都是存儲在內存中的,然而當Redis重啟后,所有存儲在內存中的數據將會丟失,在很多情況下是無法容忍這樣的事情的。所以,我們需要將內存中的數據持久化!典型的需要持久化數據的場景如下: 將Redis作為數據庫使用 ...
在DDD里,領域模型和持久化模型是否是同一個,兩個之間如何作用。今天,群友推薦了一篇文章,看了很有啟發,由於是英文文檔,這里做了一下翻譯,也就次展開一些討論。 原文:http://sc.qq.com/fx/u?r=rBw2YdA 在stackoverflow上關於DDD的問題,90 ...
0705-深度網絡模型持久化 目錄 一、持久化概述 二、tensor 對象的保存和加載 三、Module 對象的保存和加載 四、Optimizer 對象的保存和加載 五、所有對象集合的保存和加載 六、第七章總結 pytorch完整教程目錄 ...