net.load vs saver.restore .load() 只能加载.npy文件，.restore() 只能加载 ckpt（checkpoint）文件。
前面介绍了模型的保存： [L1]TensorFlow模型持久化~模型保存 通过TensorFlow提供tf.train.Saver类提供的save函数保存模型，生成对应的四个文件，因为TensorFlow...1.模型载入 由于保存模型的时候TensorFlow将计算图的结构以及计算图上的变量参数值分开保存。所以加载模型我从计算图的结构和计算图上的变量参数值分别考虑。...仅加载模型中保存的变量 在[L1]TensorFlow模型持久化~模型保存中我们也提到了，add_model.ckpt.data-00000-of-00001文件是保存TensorFlow当前变量值，而...仅加载模型中保存的变量 前面说了很多关于加载变量，下面说一说如何加载模型。如果不希望在加载模型的时候重复定义计算图，可以直接加载已经持久化的图。...对于加载模型的操作TensorFlow也提供了很方便的函数调用，我们还记得保存模型时候将计算图保存到.meta后缀的文件中。那此时只需要加载这个文件即可： ?
采用 TensorFlow 的时候，有时候我们需要加载的不止是一个模型，那么如何加载多个模型呢？...但这次我只介绍如何导入训练好的模型（图），因为我做不到导入第二个模型并将它和第一个模型一起使用。并且，这种导入非常慢，我也不想重复做第二次。另一方面，将一切东西都放到一个模型也不实际。...加载 TensorFlow 模型 在介绍加载多个模型之前，我们先介绍下如何加载单个模型，官方文档：https://www.tensorflow.org/programmers_guide/meta_graph...这是为了在加载模型后可以使用指定的一些权值参数，如果不命名的话，这些变量会自动命名为类似“Placeholder_1”的名字。...，但如何加载多个模型呢？
在inference时，可以通过修改这个文件，指定使用哪个model 2 保存Tensorflow模型 tensorflow 提供了tf.train.Saver类来保存模型，值得注意的是，在tensorflow...如果你不想保存所有变量，而只保存一部分变量，可以通过指定variables/collections。.../checkpoint_dir/MyModel',global_step=1000) 3 导入训练好的模型 在第1小节中我们介绍过，tensorflow将图和变量数据分开保存为不同的文件。...因此，在导入模型时，也要分为2步：构造网络图和加载参数 3.1 构造网络图 一个比较笨的方法是，手敲代码，实现跟模型一模一样的图结构。其实，我们既然已经保存了图，那就没必要在去手写一次图结构代码。.../checkpoint_dir/MyModel-1000.meta') 上面一行代码，就把图加载进来了 3.2 加载参数 仅仅有图并没有用，更重要的是，我们需要前面训练好的模型参数（即weights、biases
这两天搜索了不少关于Tensorflow模型保存与加载的资料，发现很多资料都是关于checkpoints模型格式的，而最新的SavedModel模型格式则资料较少，为此总结一下TensorFlow如何保存...SavedModel模型，并加载之。...其主要优点是SaveModel与语言无关，比如可以使用python语言训练模型，然后在Java中非常方便的加载模型。当然这也不是说checkpoints模型格式做不到，只是在跨语言时比较麻烦。...另外如果使用Tensorflow Serving server来部署模型，必须选择SavedModel格式。 SavedModel包含啥？...这个时候tag就可以用来区分不同的MetaGraphDef，加载的时候能够根据tag来加载模型的不同计算图。
Suaro希望使用OpenCV来实现模型加载与推演，但是没有成功，因此开了issue寻求我的帮助。...首先，我们先解决OpenCV加载模型的问题。 使用OpenCV加载模型 OpenCV在3.0的版本时引入了一个dnn模块，实现了一些基本的神经网络模型layer。...在最新的4.5版本中，dnn模块使用函数 readNet 实现模型加载。不过根据官方解释，OpenCV不支持TensorFlow所推荐的模型保存格式 saved_model 。...所以在加载模型之前，模型需要首先被冻结。 冻结网络 在之前的文章“TensorFlow如何冻结网络模型”中介绍过了冻结网络的具体含义以及原理。...TensorFlow也有1和2两个主版本。除此以外，现今软件更迭速度前所未有的迅速，nightly（每日更新）也不罕见。如果把git commit算进去那更是多如牛毛。
参考书 《TensorFlow：实战Google深度学习框架》（第2版） 这本书我老老实实从头到尾看了一遍（实际上是看到第9章，刚看完，后面的实在看不下去了，但还是会坚持看的），所有的代码都是手敲了一遍...这本书对于想TensorFlow入门的小伙伴来说，可以看到第8章了解一下循环神经网络的原理，第8章最后的例子举的真的是很烂，用循环神经网络去预测sin函数曲线，我是真的佩服这种例子都能想得出来。...书里总是出现各种各样的函数，说前面介绍过了，这里与前面类似所以不写了。一个完整的处理框架这么重要的函数说不写就不写了吗？真的是对于我这种读者造成了非常大的困扰。...下面是Page250关于Seq2Seq模型的代码实现数据部分的代码 # 假设输入数据已经用了9.2.1小节中的方法转换成了单词编号的格式。...这个翻译模型我连样本都没有玩个锤子啊。。。 ? 以上仅代表个人观点，本人表达能力理解能力都有限，如果感觉我言辞激烈，那肯定是你理解的问题哈哈哈哈。。。
pip install tensorflow could not find a version that satisfies the requirement tensorflow安装时一直报这个错误。...手动搜索一下 pip search tensorflow 结果找到一堆，第一个好像就是，那为啥还会报这个错呢？
在前面的文章【Tensorflow加载预训练模型和保存模型】中介绍了如何保存训练好的模型，已经将预训练好的模型参数加载到当前网络。这些属于常规操作，即预训练的模型与当前网络结构的命名完全一致。...本文介绍一些不常规的操作： 如何只加载部分参数？ 如何从两个模型中加载不同部分参数？ 当预训练的模型的命名与当前定义的网络中的参数命名不一致时该怎么办？...1 只加载部分参数 举个例子，对已有的网络结构做了细微修改，例如只改了几层卷积通道数。如果从头训练显然没有finetune收敛速度快，但是模型又没法全部加载。...如果需要从两个不同的预训练模型中加载不同部分参数，例如，网络中的前半部分用一个预训练模型参数，后半部分用另一个预训练模型中的参数，示例代码如下： import tensorflow as tf def...那么使用如下示例代码即可加载： import tensorflow as tf def restore(sess, ckpt_path): vars = tf.trainable_variables(
前言 尝试过迁移学习的同学们都知道，Tensorflow的模型保存加载有不同格式，使用方法也不一样，新手会觉得乱七八糟，所以本文做一个梳理。从模型的保存到加载，再到使用，力求理清这个流程。 1....下面分别说 2.1 checkpoint加载（略烦） checkpoint模式的网络结构和变量是分来保存的，加载的时候也需要分别加载。而网络结构部分你有两种选择：1....# 不手动构建，从文件中加载网络结构 import numpy as np import tensorflow as tf size = 10 # 加载网络 saver=tf.train.import_meta_graph...constants，所以在Fine-tune的时候不会变化，而通过checkpoint模式导入进来的参数是variables，在后续Fine-tune的时候是会发生变化的。...因为头（"input:0"）是需要进行feed操作的，而尾（"output:0"）是需要输出，或者在迁移学习中要进行其他操作。至于中间哪些其他不需要进行操作的tensor，可以不获取。
---- 导入常见的模块 我们的第一步是导入模块: os 及zipfile 可以帮助我们评估模型的大小 tensorflow_model_optimization用于模型剪枝 load_model...加载保存的模型 当然还有tensorflow 和keras 最后，初始化 TensorBoard，这样我们就能将模型可视化: import os import zipfile import tensorflow...as tf import tensorflow_model_optimization as tfmot from tensorflow.keras.models import load_model from...不设定的话会报错。 tfmot.sparsity.keras.PruningSummaries() 向 Tensorboard 添加剪枝摘要。...verbose=0) model.save_weights('.models/friedman_model_weights.h5') train_save_weights() 我们将建立基准模型并加载保存的权重
如果把文件全部加载到内存中，对大数据量来说，是不可行的，tensorflow使用列队，通过多线程来操作队列进出。...下面这个例子是将文件名加入到队列中，每次从列队中只能取出一个tensor，然后读取图片数据，还是频繁io操作， import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot
格式保存模型，保存后是xxx.h5的文件 model.save("my_model.h5") 1.2）加载使用模型 加载模型： # 重新创建完成相同的模型，包括权值和优化程序等 new_model =...格式也是使用model.save() 保存模型，使用tf.keras.models.loda_model加载模型；这种方式于Tensorflow Serving兼容。...保存，使用tf.keras.models.loda_model加载模型；这种方式于Tensorflow Serving兼容。...2.2）加载使用模型 加载保存好的模型： 使用模型： 代码版 HDF5格式： # 导入Tensorflow和依赖项 import os import tensorflow as tf from...2) print("评估保存好的模型 准确率：{:5.2f}%".format(100 * acc)) SavedMode格式： # 导入Tensorflow和依赖项 import os import
模型保存 from tensorflow import graph_util graph_def = tf.get_default_graph().as_graph_def() # variable.../saved_model.pb', mode='wb') as f: f.write(constant_graph.SerializeToString()) 模型加载 graph = tf.get_default_graph
上一篇我介绍了Tensorflow如何数据并行多GPU处理。这一篇我会说一说如何来调试Tensorflow模型。...与普通Python代码相比，由于Tensorflow的符号特性，使得调试Tensorflow代码变得相对困难。我在这里介绍一些Tensorflow中包含的调试工具，它们使调试变得更加容易。...当使用Tensorflow时，最常见的错误可能是将错误大小张量传递给操作运算。...3、使用tf.compute_gradient_error 并非Tensorflow中的所有操作都带有梯度，我们会在无意中很容易用Tensorflow构建无法计算梯度的图。...4、其它 Tensorflow总结和tfdbg（Tensorflow调试器）是可用于调试的其他工具。
Saver tensorflow 中的 Saver 对象是用于 参数保存和恢复的。如何使用呢？ 这里介绍了一些基本的用法。...如下： import tensorflow as tf # Create some variables. v1 = tf.Variable(1.0, name="v1") v2 = tf.Variable...import tensorflow as tf # Create some variables. v1 = tf.Variable(1.0, name="v1") v2 = tf.Variable(2.0...这时，我们只能采用基于 dict 的 saver import tensorflow as tf # Create some variables. v1 = tf.Variable(1.0, name=...```python import tensorflow as tf # Create some variables. v1 = tf.Variable(1.0, name="v1") v2 = tf.Variable
需要注意的是，如下教程的tf.data的模块需要将tensorflow升级到1.4的版本，才可以支持，低于1.4的版本的导入数据教程，见之前的翻译教程，戳这里（https://www.jianshu.com...例如一个图片模型的输入管道，可能要从分布式的文件系统中获得数据，对每张图片做随机扰动，以及将随机选取的图片合并到一个批次中用作训练。...文本模型的输入管道可能涉及到从原始文本数据中提取符号，然后将其转换到查找表中嵌入的标识符，以及将不同长度的序列组合成批次。...Iterator.get_next()返回的操作在运行时会产生一个Dataset的下一个元素，它通常充当着输入管道代码和你的模型之间的接口。...但是，很多模型（比如序列模型）处理的输入数据会有不同的大小（比如不同长度的序列）。
TensorFlow训练好的模型以tensorflow原生方式保存成protobuf文件后可以用许多方式部署运行。...例如：通过 tensorflow-js 可以用javascrip脚本加载模型并在浏览器中运行模型。 通过 tensorflow-lite 可以在移动和嵌入式设备上加载并运行TensorFlow模型。...通过 tensorflow-serving 可以加载模型后提供网络接口API服务，通过任意编程语言发送网络请求都可以获取模型预测结果。...通过 tensorFlow for Java接口，可以在Java或者spark(scala)中调用tensorflow模型进行预测。...我们主要介绍tensorflow serving部署模型、使用spark(scala)调用tensorflow模型的方法 〇，tensorflow serving模型部署概述 使用 tensorflow
参考文献Tensorflow 实战 Google 深度学习框架[1]实验平台: Tensorflow1.4.0 python3.5.0 Tensorflow 常用保存模型方法 import tensorflow...ckpt文件 saver.restore(sess,"/path/model.ckpt") #从相应ckpt文件中恢复模型变量 使用 tf.train.Saver 会保存运行 Tensorflow...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。...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
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