[TensorFlow深度学习入门]实战八·简便方法实现TensorFlow模型参数保存与加载（pb方式） 在上篇博文中，我们探索了TensorFlow模型参数保存与加载实现方法采用的是保存ckpt的方式...首先，我会在上篇博文基础上，实现由ckpt文件如何转换为pb文件，再去探索如何在训练时直接保存pb文件，最后是如何利用pb文件复现网络与参数完成应用预测功能。.../Saver/test1/pb_dir/MyModel.pb" with tf.Session() as sess: #加载运算图 saver = tf.train.import_meta_graph.../Saver/test1/checkpoint_dir/MyModel.meta') #加载参数 saver.restore(sess,tf.train.latest_checkpoint.../Saver/test2/pb_dir/MyModel.pb pb文件复现网络与参数 restore文件代码 import tensorflow as tf from saver1 import pd_dir
瀑布流加载显示数据，在当下已经用的很普遍，尤其是我们在做网上商城时，在产品列表页面已经被普遍使用。...visibility:hidden;display:block;font-size:0;content:" ";clear:both; height:0;}.clearfix{*zoom:1} /*瀑布流*... 19880902 正在加载..., //ajax请求的页码值 url = 'xxxx', //ajax请求地址 on_off = true; //插入结构的开关，防止ajax错误性多次加载数据...$('#loadTips').find('span').text('数据已加载完'); setTimeout(function () {
/configure 导出训练好的模型 一旦模型训练完毕并准备进行评估，便需要将数据流图及其变量值导出，以使其可为产品所用。...模型的数据流图应当与其训练版本有所区分，因为它必须从占位符接收输入，并对其进行单步推断以计算输出。...训练结束时，最后一次保存的训练检查点文件中将包含最后更新的模型参数，这正是我们希望在产品中使用的版本。...这可通过一个SessionBundle对象来实现，该对象是从导出的模型创建的，它包含了一个带有完全加载的数据流图的TF会话对象，以及带有定义在导出工具上的分类签名的元数据。...这个签名指定了输入张量的（逻辑）名称到所接收的图像的真实名称以及数据流图中输出张量的（逻辑）名称到对其获得推断结果的映射。 将JPEG编码的图像字符串从request参数复制到将被进行推断的张量。
为了训练该分类器，我们将其中一个样本加载到 x 中，并让该图做出预测：是男性还是女性？因为最初的权重都是零，所以分类器可能会做出错误的预测。...那么什么是张量呢？ 在上面的图中，数据从左到右流动，从输入到输出。这就是 TensorFlow 名称中的「流（flow）」部分。但什么是「张量（tensor）呢？...将我们刚才创建的所有节点序列化到文件/tmp/voice/graph.pb 中，稍后在测试集上运行分类器时，我们需要这个定义图，我们也可以将这个训练好的分类器放入 iOS 应用程序中。...我们可以再次手动构建此图，但是由于我们已经保存在了 graph.pb 文件中，我们只需要加载它而已。代码如下： ?...加载.pb 文件中的权重和图； 2. 使用图时先启动会话； 3. 将你的输入数据放入输入张量； 4.
image.png 简单来说，当TF Serving发现磁盘上的模型文件，该模型服务的生命周期就开始了。Source组件负责发现模型文件，找出需要加载的新模型。...总之，Loader需要知道模型的相关信息，包括如何加载模型如何估算模型需要的资源，包括需要请求的RAM、GPU内存。Loader带一个指针，连接到磁盘上存储的模型，其中包含加载模型需要的相关元数据。...不过记住，Loader现在还不允许加载模型。 Loader创建完成后，Source组件将其发送至Manager，作为一个待加载的版本。 Manager收到待加载模型版本，开始模型服务流程。...Manager会先查询Version Policy插件，决定加载新模型的流程如何进行。 具体来说，当加载新模型时，可选择保持 (1) 可用性 或 (2) 资源。...此时模型的两个版本被都被加载，也就是说Manager先加载新版本模型确保其可以安全服务后，然后再卸载原版本模型。 如果选(2)资源，如果我们希望节省资源不为新版本模型申请额外的资源，可选择保持资源。
AI训练程序首先将模型参数加载到GPU内存中，之后将经历多个epoch（即使用所有训练集对模型进行一次完整训练），每个epoch的处理过程可以简单描述为4步： 加载训练数据，在每个epoch中，根据batch...在大模型出现之前，整个过程在可在一台AI服务器内部完成，训练程序从服务器本地磁盘读取AI模型和训练集，加载到内存中，完成训练、评估，然后将结果存储回本地磁盘。...计算可得每个epoch过程中： 反向传播总网络流量（PB） 反向传播同步次数 前向过程总网络流量（PB） 前向过程总网络流量 数据并行 1396 PB 1 0 0 FSDP 175 80 175 80...张量并行 26622 160 21840 160*156*10^9 流水线并行 17.9 7 17.9 7 3D并行技术下的网络流量 数据并行、张量并行和流水线并行三个技术通常会组合起来使用，可进一步提高训练大模型时的效率和可扩展性...1.反向传播中的网络流量 在每个mini-batch中，反向传播时的梯度同步分为： 张量维度上的梯度同步，在模型的每一层和数据维度的每一组中进行，总共 LxG(dp) 次，每次包含2个all-reduce
YAML 文件详细描述了模型部署细节，后文将展示该文件的示例。 模型加载 MACE 模型格式包含两部分：定义模型的计算图和模型参数张量。...计算图部分利用 Protocol Buffers 做序列化，而所有的模型参数张量级联在一起成为一个连续字节数组，我们称这个数组为张量数据。...可用以下三种方式加载模型： 模型计算图和张量数据都通过外部动态地加载（默认从文件系统加载，但用户可以自由选择它们的实现，例如使用压缩或加密）。...这种方式提供最灵活的模型部署方式，但是模型安全也是最低的。 模型计算图和张量数据都转化为 C++代码，并通过执行经编译的代码而加载。这种方式能提供最强的模型防护和最简单的部署。...将模型计算图转换为 C++代码，并以第二种方式构建，而张量数据将在外部以第一种方式加载。
比如在测试或离线预测时，只需要知道如何从神经网络的输入层经过前向传播计算得到输出层即可，而不需要类似的变量初始化，模型保存等辅助节点的信息。...将变量取值保存为 pb 文件 # pb文件保存方法 import tensorflow as tf from tensorflow.python.framework import graph_util...加载pb文件。...graph_def = tf.GraphDef() graph_def.ParseFromString(f.read()) # 将graph_def中保存的图加载到当前图中...，其中保存的时候保存的是计算节点的名称，为add # 但是读取时使用的是张量的名称所以是add:0 result = tf.import_graph_def(graph_def, return_elements
[阿里DIN] 模型保存，加载和使用 0x00 摘要 Deep Interest Network（DIN）是阿里妈妈精准定向检索及基础算法团队在2017年6月提出的。...本文是系列第 12 篇 ：介绍DIN模型的保存，加载和使用。 0x01 TensorFlow模型 1.1 模型文件 TensorFlow模型会保存在checkpoint相关文件中。...当某个保存的TensorFlow模型文件被删除时，这个模型所对应的文件名也会从checkpoint文件中删除。...这种模型和权重数据分开保存的情况，使得发布产品时不是那么方便，所以便有了freeze_graph.py脚本文件用来将这两文件整合合并成一个文件。 freeze_graph.py是怎么做的呢？...它先加载模型文件； 提供checkpoint文件地址后，它从checkpoint文件读取权重数据初始化到模型里的权重变量； 将权重变量转换成权重常量 （因为常量能随模型一起保存在同一个文件里）； 再通过指定的输出节点将没用于输出推理的
学习模型保存、加载、预测 1.保存h5模型、pb模型：学习model.save 2.加载h5模型、pb模型：学习model.load 3.使用模型进行预测:学习model. predict 六、学习模型部署...模型训练： 6. 模型二次运行失败问题 7. TF无法GPU训练问题 模型保存： 8. 回调函数保存模型时的路径问题、 9. pb文件保存后加载问题 模型部署问题： 10....2. map中没有加载npy文件的原生方法，而传递的参数为张量不能直接使用np.load进行加载，这里需要使用tf.py_function(函数名，张量,形状)函数，在这个函数中可以按照pythob原生的方法处理数据...问题九：pb文件保存后加载问题 出现原因: 在模型训练结束后，我打算将h5文件转为pb文件，进行模型的部署，转换后我打算加载pb文件测试是否能使用。...当保存模型时，将include_optimizer设为False,不带优化器即可。model.save(pb_path,include_optimizer=False)保存模型。
01 ONNX 概述 深度学习算法大多通过计算数据流图来完成神经网络的深度学习过程。...首先，读取模型文件时使用元数据，为实现提供所需的信息，以确定它是否能够：执行模型，生成日志消息，错误报告等功能。此外元数据对工具很有用，例如IDE和模型库，它需要它来告知用户给定模型的目的和特征。...ONNX 现阶段没有定义稀疏张量类型。 03 Python API 使用 3.1 加载模型 1....即可加载模型，方法见上小节。...3.6 实用功能函数 函数 extract_model() 可以从 ONNX 模型中提取子模型，子模型由输入和输出张量的名称定义。
这种问题是，对于每一个变量 variable 由于是基于protobuf存在这大小限制(2G),这个时候，我们需要将embedding拆开，拆分成N...
键不匹配： 问题描述：在使用torch.load ()加载模型时，如果模型的键不匹配，会导致加载失败。...包含nn.DataParallel的模型： 问题描述：在单GPU环境下使用nn.DataParallel包装的模型时，加载时可能会出错。 解决方案：确保加载的模型与保存的模型具有相同的结构。...加载PKL模型： 问题描述：在使用PyTorch加载PKL模型时，有时可能会遇到模型加载结果与预期不符的情况。 解决方案：需要明确为什么会出现这种问题，并根据具体情况进行调整。...预训练模型权重加载： 问题描述：在加载包含预训练模型权重时，可能会出现调用权重出错的情况。 解决方案：在初始化预训练模型层时，确保正确加载其预训练权重。...多GPU环境下的模型加载： 问题描述：在单GPU环境下使用nn.DataParallel包装模型时，可能会导致加载失败。
可能遇到的问题及其解决方案 通过预训练模型加载会话并进行预测。这是一个瓶颈，我花了好几周来理解、调试和修改这个问题。我高度关注这个问题，并提出了两个重新加载和使用预训练模型（图和会话）的技巧。...首先，我们谈到加载模型时我们真正的意思是什么？当然，为了实现这一点，我们需要先训练和保存模型。...这种方法有两个巨大的缺点：首先，当模型架构变得非常复杂时，控制和保持所有的权重矩阵也变得很难。其次，还有一类「隐藏」张量，它们是在没有明确初始化的情况下创建的。...关于 TensorFlow 代码的单元测试问题也让我困扰已久：当不需要执行构建图的一部分（因为模型尚未训练所以其中有未初始化的张量）时，我不知道应该测试些什么。...我想说的是，不要担心在使用这个库时犯很多错误（也别担心其他的），只要提出问题，深入研究官方文档，调试出错的代码就可以了。
PyTorch 还有很多基础的模块，例如控制学习过程的最优化器、搭建深度模型的神经网络模块和数据加载与处理等。...下面作者以 MNIST 为例从数据加载到模型测试具体讨论了 PyTorch 的使用、思考技巧与陷阱。...编写与设备无关的代码（可用时受益于 GPU 加速，不可用时会倒退回 CPU）时，选择并保存适当的 torch.device, 不失为一种好方法，它可用于确定存储张量的位置。...此外，保存整个对象可能会出错。 这里没讨论的一些注意事项即前向传播可以使用控制流，例如一个成员变量或数据本身能决定 if 语句的执行。...如果没有张量需要做梯度更新（当你需要为该过程构建一个张量时，你必须设置 requires_grad=True），则不需要保存任何图。
当使用张量时，每个数据点都在分隔的计算内核上运行。我们有 8 个数据点，所以如果你有一个有八个内核的计算机，它的运行速度应该快八倍。 BigData.py 你现在距离专业水平仅有一个流行语之遥。...这意味着加载元检查点还将恢复与图相关联的所有空变量、操作和集合（例如，它将恢复训练优化器）。 当你恢复一个元检查点时，实际上是将保存的图加载到当前默认的图中。...现在你可以通过它来加载任何包含的内容，如张量、操作或集合。...用 Protobufs 可以做更多的事情，如果你有兴趣可以查看教程 整洁的小技巧：在张量流中处理 protobufs 的所有操作都有这个表示「协议缓冲区定义」的「_def」后缀。...当你想到，当你在做机器学习时可能会保存什么？你可以保存模型的架构和与其关联的学习到的权重。你可能希望在训练或事件整个训练架构时保存一些训练特征，如模型的损失（loss）和准确率（accuracy）。
但是，由于训练模型时使用的是2.X版本的tensorflow库（且用的是keras的框架），所以训练模型后保存的是SavedModel格式的神经网络模型文件——就是包含3个.pb格式文件，以及assets...这里需要注意，我写了2句不同的代码来加载初始的模型——其中，如果用第1句代码加载模型，倒也可以不报错地运行完成上述代码，但是等到用C++环境的OpenCV库读取这个转换后的模型时，会出现Microsoft...之所以会这样，应该是因为我当初训练这个神经网络模型时，用的是tensorflow中keras模块的Model，所以导致加载模型时，就不能用传统的加载SavedModel格式模型的方法了（可能是这样）。...()获取具体函数并指定输入张量的形状和数据类型。...因为我们只要.pb文件就够了，所以就不需要这段代码了。 执行上述代码，在结果文件夹中，我们将看到1个.pb格式的神经网络模型结果文件，如下图所示。
混合前端笔记 与EncoderRNN类似，此模块不包含任何依赖于数据的控制流。因此，在初始化该模型并加载其参数之后，我们可以再次使用跟踪tracing将其转换为Torch脚本。...当脚本编写时,我们不允许像这样以 一种文字方式初始化张量。取而代之的是，我们可以用一个显式的torch函数，比如torch.ones来初始化我们的张量。...9.2 使用自己的模型 加载自己的预训练模型设计步骤: 1.将loadFilename变量设置为希望加载的检查点文件的路径。...跟踪任何需要通过模型的forward方法运行一个示例 输入，以及跟踪数据相遇时的图形计算。编码器模型接收一个输入序列和一个长度相关的张量。...这不是必需的，因为我们也可以简单地生成一个形状、类型和值范围正确的张量。这种方法是可行的，因为在我们的例子中， 我们对张量的值没有任何约束，因为我们没有任何操作可能导致超出范围的输入出错。
通过传入assetManager(要从asset读pb文件)，和modelFilename(模型名)实例化这个类 d.inferenceInterface = new TensorFlowInferenceInterface...(d.inputName); 这里给一个inputName赋值image_tensor，这个值我开始以为是operation需要命名所以任意给了一个标识名，方便后面查找，但发现这个值是不能改的，改了会出错...所以使用模型的时候，必须要知道这个模型的输入输出节点。...为什么是输入输出节点，因为训练模型生成的图是很大的，我用代码(我放在Tests目录下了)把ssd_mobilenet_v1_android_export.pb模型所有op打出来，发现一共有5000多个，...所以我是这么理解的：label数据在模型中就已经存在了，因为pb文件不仅存储了graph，还存储了训练过程的信息。labels文件对我们来说就是为了获得结果。
特别是，如果你在模型中想要实现一大堆的变量共享，你需要追踪各个变量，比如说什么时候定义新的变量，什么时候要复用他们，这些将会变得特别麻烦而且容易出错，因此 TF 提供了 TF 模版自动解决变量共享的问题...这个方式存在一个大问题就是为了在其他数据集上复用你的模型，你必须要重写你的计算图，而且你必须同时加载所有数据，并且一直保存在内存里，这意味着这个方式仅仅适用于小数剧集的情况。...TensorFlow 也不允许把张量当成boolean类型使用，因为这个很容易出错： x = tf.constant(1.) if x: # 这个将会抛出TypeError错误 ......八、控制流操作：条件和循环 在构建复杂模型（如循环神经网络）时，你可能需要通过条件和循环来控制操作流。 在本节中，我们将介绍一些常用的控制流操作。 假设你要根据谓词决定，是否相乘或相加两个给定的张量。...在试验神经网络模型时，你通常需要进行训练/测试分割。你希望在训练集上训练你的模型，之后在测试集上评估它并计算一些指标。你还需要将模型参数存储为检查点，理想情况下，你希望能够停止和恢复训练。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播
