用google-research官方的bert源碼（tensorflow版本）對新的法律語料進行微調，迭代次數為100000次，每隔1000次保存一下模型，得到的結果如下： 將最后三個文件取出，改名為bert_model.ckpt ...

tensorflow在保存權重模型時多使用tf.train.Saver().save 函數進行權重保存，保存的ckpt文件無法直接打開，不利於將模型權重導入到其他框架使用（如Caffe、Keras等）。 好在tensorflow提供了相關函數 ...

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 ...

目錄 0. 加載數據、構建網絡 1. model.save() & model.save_weights() 1.1 model.save() ...

機器學習問題不僅是一個科學問題，更是一個工程問題。 大多數年輕的數據科學家都希望將大部分時間花在構建完美的機器學習模型上，但是企業不僅需要訓練一個完美的模型，同時也需要將其部署，向用戶提供便捷的服務。 如下圖所示，機器學習系統由機器學習代只包含一小部分，而在中間的小黑匣子周圍，所需要的基礎設施 ...

參考鏈接：https://github.com/bermanmaxim/jaccardSegment/blob/master/ckpt_to_dd.py ...

轉自https://www.cnblogs.com/buctyk/archive/2004/01/13/12932663.html 結果如圖 第一種方法用的是tensorflow v1的api，第二種用的是tf2 ...