https://blog.csdn.net/thriving_fcl/article/details/75213361 saved_model模塊主要用於TensorFlow Serving。TF Serving是一個將訓練好的模型部署至生產環境的系統,主要的優點在於可以保持Server端 ...
雖然說 TensorFlow . 即將問世,但是有一些模塊的內容卻是不大變化的。其中就有 tf.saved model 模塊,主要用於模型的存儲和恢復。為了防止學習記錄文件丟失或者蠢笨的腦子直接遺忘掉這部分內容,在此做點簡單的記錄,以便將來查閱。 最近為了一個課程作業,不得已涉及到關於圖像超分辨率恢復的內容,不得不准備隨時存儲訓練的模型,只好再回過頭來瞄一眼 TensorFlow 文檔,真是太痛苦 ...
2018-11-30 16:15 2 8007 推薦指數:
https://blog.csdn.net/thriving_fcl/article/details/75213361 saved_model模塊主要用於TensorFlow Serving。TF Serving是一個將訓練好的模型部署至生產環境的系統,主要的優點在於可以保持Server端 ...
saved_model模塊主要用於TensorFlow Serving。TF Serving是一個將訓練好的模型部署至生產環境的系統,主要的優點在於可以保持Server端與API不變的情況下,部署新的算法或進行試驗,同時還有很高的性能。 在模型的訓練階段,同時要保存tfs需要 ...
模型文件 tensorflow 訓練保存的模型注意包含兩個部分:網絡結構和參數值。 .meta .meta 文件以 “protocol buffer”格式保存了整個模型的結構圖,模型上定義的操作等信息。 查看 meta 文件中所有的操作信息: View ...
環境:tensorflow2.2 使用tf.keras.Model.save保存saved_model格式時,默認的input和output比較通用,input_1, input2, output_1,output_2 自定義輸入輸出名字: import tensorflow ...
saved_model_cli show --dir ./xxxxxxxx --all 可以查看模型的輸入輸出,比如使用tensorflow export_model_inference.py 輸出的模型就可以查看,在save_model/ 這里輸入命令: saved_model ...
1.保存 將訓練好的模型參數保存起來,以便以后進行驗證或測試。tf里面提供模型保存的是tf.train.Saver()模塊。 模型保存,先要創建一個Saver對象:如 在創建這個Saver對象的時候,有一個參數經常會用到,max_to_keep 參數,這個是用來設置保存模型 ...
將訓練好的模型參數保存起來,以便以后進行驗證或測試。tf里面提供模型保存的是tf.train.Saver()模塊。 模型保存,先要創建一個Saver對象:如 在創建這個Saver對象的時候,有一個參數我們經常會 ...
最近在學習tensorflow serving,但是就這樣平淡看代碼可能覺得不能真正思考,就想着寫個文章看看,自己寫給自己的,就像自己對着鏡子演講一樣,寫個文章也像自己給自己講課,這樣思考的比較深,學到的也比較多,有錯歡迎揪出, minist_saved_model ...