如果我有一个使用自定义估计器的tensorflow模型，我如何保存该模型，以便可以将其部署到生产环境中。google-research/bert/blob/master/predicting_movie_reviews_with_bert_on_tf_hub.ipynb#scrollTo=JIhejfpyJ8Bx 我正在使用的模型类似于这个模型，我想知道如何在模型经过训
浏览 5提问于2019-03-22得票数 0
我使用tf.estimator应用编程接口(更具体地说是使用tf.estimator.train_and_evaluate )在TensorFlow中训练了一个模型。我有训练的输出目录。如何从这里加载我的模型并使用它？ 我尝试通过加载最新的ckpt文件并恢复会话来使用tf.train.Saver类。但是，要调用sess.run()，我需要知道图的输出节点的名称，以便将其传递给fetches参数。名称
浏览 16提问于2019-02-02得票数 0
因此，我一直在努力理解serving_input_fn()的主要任务是什么，当一个经过训练的模型被导出到Tensorflow中用于服务目的时。网上有一些例子可以解释它，但我自己在定义它时遇到了问题。我试图解决的问题是一个回归问题，我有29个输入和一个输出。有没有为此创建相应的服务输入函数的模板？如果我使用单类分类问题呢？我的服务输入函数是否需要更改，或者我是否可以
浏览 11提问于2018-01-30得票数 6
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我需要在离线设备中部署卷积神经网络模型。我知道我们可以使用来训练一个模型，调优超参数并部署它来进行预测。但我的问题是，我们是否可以下载经过训练的TensorFlow模型并将其部署到自定义设备上进行预测？
注意-自定义设备将有很大的处理能力，但没有互联网连接。
浏览 2提问于2017-06-06得票数 2
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Tensorflow解释说，模型：.ckpt或.hdf5或.pb。这里有很多文档，所以最好能更简单地比较什么时候使用哪种文件格式。检查点不包含模型定义的计算的任何描述，因此通常只有在使用保存的参数值的源代码可用时才有用。
pb
另一方面，SavedModel格式除了参数值(检查点)外，还包括模型</em
浏览 7提问于2020-01-23得票数 15
我正在构建一个用于培训模型的API，并认为我希望使用ONNX来来回发送模型。这真的可以吗？我的最终目标是拥有一个API，它可以在未经训练的状态下接受任何sk
浏览 3提问于2022-07-07得票数 0
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我用大量的历次训练我的CNN模型，每次我打印训练损失和准确性，但是在这两个指标中有很多高和低，我想提前停止，例如，损失0.2，准确率在%95或更高，因为我在不止一个时期得到了这个值，我的问题是：
1-列车组或验证组是否提前停车2-如果在验证集上，我是否应该为每一个具有火车组丢失和准确性的时代打印验证损失和准确性？3-你能给出一个想法，用一段代码来做早期停止，而不是在keras中，因为我使用tensorflow而不是keras？
浏览 0提问于2019-01-25得票数 2
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我刚刚开始使用AWS，我想用自己的数据集训练自己的模型。我使用Python中的tensorflow后端将我的模型作为keras模型。我看了一些文档，他们说我需要一个Docker镜像来加载我的模型。那么，如何将keras模型转换为Docker镜像呢？我在互联网上搜索，但没有找到任何清楚地解释这一过程的东西。如何制作keras模型的
浏览 1提问于2018-12-25得票数 0
此建议有三种可供选择的分布式培训
模式并行训练。然后，本教程建议下面的代码在Cloud引擎上使用异步更新执行数据并行培训，该引擎的行为是“如果在10个工作节点中分发10,000个批，每个节点大约在1,000批上工作”。但是，尚不清楚代码的哪一部分实际上指定这是使用异步更新的数据并行培训。如果您使用自定义tf.estimator在分布式培训模式下运行ML引擎，这仅
浏览 2提问于2017-08-31得票数 0
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我有一个用Python语言训练的Tensorflow模型，导出为.pb文件，然后与Tensorflow一起使用。我已经编写了一个自定义op，它极大地加快了此Tensorflow模型中某些操作符的推理速度，但仅适用于推理--我不能在训练期间使用此自定义op。我想知道是否可以在Tensorflow服务中使用这个自定义op和.pb文件
浏览 97提问于2021-08-27得票数 0
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我正在尝试使用tf.estimator在TensorFlow中训练一个alexnet模型。培训过程顺利进行，我可以看到日志很好地显示。INFO:tensorflow:loss = 2.61362, step = 294
INFO:tensorflow:Saving checkpoints for 325 into /home/olu/INFO:tensorflow:Loss for final step: 2.94104.traffic_s
浏览 2提问于2017-12-11得票数 4
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我想使用TensorFlow的tf.Estimator应用程序接口包装我的模型，所以我有以下model_fn
def model_fn(features, labels, mode, params它初始化嵌入变量，然后做一些其他的事情。现在，我不想使用tf.random_uniform初始化这些权重，而是使用我之前训练过的保存模型中的权重，并冻结它们，使它们不可训练。我如何
浏览 4提问于2018-05-31得票数 1
假设在tensorflow中训练的模型使用两种方法来转换可用于tensorflow的模型: 1)使用tf.saved_model.simple_save方法将模型保存在tensorflow中，然后使用tf.loadFrozenModel将模型加载到tensorflow中并使用model.predict预测结果2)使用keras(序列)将模型<em
浏览 22提问于2019-02-17得票数 2
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关于tf.estimator中的TensorFlow估计量，我有一个问题，特别是DNNClassifier。上面写着在里
在上的文档中，它提到为了进行培训，您需要使用shuffle()、repeat()和batch_size方法，这样数据集上的迭代器在数据遍
浏览 1提问于2018-10-19得票数 0
Tensorflow Keras模型和Tensorflow估计器都能够训练神经网络模型，并使用它们来预测新数据。它们都是建立在低级核心TensorFlow应用程序接口之上的高级API。
浏览 6提问于2018-07-21得票数 59
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我有一个自定义数据集，我使用tensorflow对象-检测api更快的RCNN训练。如何从对象检测api中为我自己保存的模型检查点运行eval脚本？我找不到剧本。
浏览 0提问于2018-10-29得票数 0
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目前我们有一个模型，我们将使用Tensorflow服务将该模型用于我们的API。因此，我们需要将当前的API输入数据转换为特征。由于模型的创建和模型的使用是在两个不同的代码库中执行的，并且我不希望在两个不同的代码库中进行转换(为了使它们在两个代码库中保持相同)，我正在阅读有关Tensorflow转换的内容，以便
浏览 6提问于2020-08-04得票数 0
在通过TensorFlow-Serving服务TensorFlow模型时，我需要向客户公开自定义元数据(例如，模型的输入数据需求、训练信息……)。在保存模型之前，我尝试通过tf.add_to_collection( <my_custom_key>, <value> )添加信息，果然，信息显示在服务器使用的.pb(txt)文件中。然而，目前看来，对查询元数据<
浏览 21提问于2019-01-10得票数 3
我正尝试在google colab上的自定义数据集上训练一个TensorFlow对象检测模型，我有一个保存的模型，训练了5000步，是否可以使用保存的模型恢复训练？我计划再训练20000步。如何存储最佳模型检查点，并在会话运行时使用它们？
浏览 83提问于2021-03-12得票数 2
在训练我的模型时，我使用tensorflow.keras.callbacks.ModelCheckpoint()作为唯一的回调。我注意到，当“冻结”图形时，它失去了它的很大一部分大小。问题是，在这个检查点中还有什么是有用的，我如何访问它？我对历史最感兴趣。
当我试图在我的Colab笔记本上实现它时，我并没有用它，因为它没有很好的工作。
浏览 0提问于2019-08-06得票数 0
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