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Tensorflow中模型保存与回收的简单总结

今天要聊得是怎么利用TensorFlow来保存我们的模型文件，以及模型文件的回收（读取）。...刚开始接触TensorFlow的时候，没在意模型文件的使用，只要能顺利跑通代码不出bug就万事大吉，但是随着接触的数据量的增加以及训练时间的增长，万一中间由于各种原因（比如显卡线断了，电源线断了，手残点了...，恩，没错都是我遇到的问题… ./摊手.sh）意外中断，而没有保存模型文件，那一刻想屎的心都有了。 那么问题来了，我们需要重头开始训练模型吗，答案肯定是不用的，当然前提是保存了模型文件。...首先说一下这个模型文件通常是二进制格式保存的，那么里面到底是什么东西呢， 其实就是训练数据的根据网络结构计算得到的参数值。等我们再需要的时候，直接提取出来就好了。...TensorFlow的模型保存主要由Saver类来控制，接下来我会举个栗子，来说明怎么使用Saver类。下面的代码里面我会顺便把一些基础的问题提一下，了解的同学可以直接看最后两幅图。 ? ? ? ?

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    如何在Android中避免创建不必要的对象

    在编程开发中，内存的占用是我们经常要面对的现实，通常的内存调优的方向就是尽量减少内存的占用。这其中避免创建不必要的对象是一项重要的方面。...使用单例 单例是我们常用的设计模式，使用这种模式，我们可以只提供一个对象供全局调用。因此单例是避免创建不必要的对象的一种方式。...这种特性，极大的减少了编码时的琐碎工作，但是稍有不注意就可能创建了不必要的对象了。...所以减少辅助布局还是很有必要的。可以尝试其他布局方式或者自定义视图来解决这类的问题。...想要深入了解注解，可以阅读详解Java中的注解 选用对象池 在Android中有很多池的概念，如线程池，连接池。包括我们很长用的Handler.Message就是使用了池的技术。

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    如何在 SpringBoot 中优雅的做参数校验？

    一、故事背景 关于参数合法性验证的重要性就不多说了，即使前端对参数做了基本验证，后端依然也需要进行验证，以防不合规的数据直接进入服务器，如果不对其进行拦截，严重的甚至会造成系统直接崩溃！...下面我们通过几个示例来演示如何判断参数是否合法，废话不多说，直接撸起来！ 二、断言验证 对于参数的合法性验证，最初的做法比较简单，自定义一个异常类。...3.1、添加依赖包 首先在pom.xml中引入spring-boot-starter-web依赖包即可，它会自动将注解验证相关的依赖包打入工程！ 参数属性上添加对应的注解验证规则！...本文主要围绕在 Spring Boot 中实现参数统一验证进行相关的知识总结和介绍，如果有描述不对的地方，欢迎留言支持。 示例代码：spring-boot-example-valid

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    在pytorch中停止梯度流的若干办法，避免不必要模块的参数更新

    我们在深度模型训练过程中，很可能存在多个loss，比如GAN对抗生成网络，存在G_loss和D_loss，通常来说，我们通过D_loss只希望更新判别器(Discriminator)，而生成网络(Generator...)并不需要，也不能被更新；生成网络只在通过G_loss学习的情况下，才能被更新。...属性2、在优化器中设置不更新某个模块的参数，这个模块的参数在优化过程中就不会得到更新，然而这个模块的梯度在反向传播时仍然可能被计算。...（包括torch.no_grad()）很多时候可以避免保存中间计算的buffer，从而减少对内存的需求，但是这个也是视情况而定的，比如如[2]的所示image.png如果我们不需要A_net的梯度，我们设置所有...但是如果我们不需要的是B_net的梯度，而需要A_net和C_net的梯度，那么问题就不一样了，因为A_net梯度依赖于B_net的梯度，就算不计算B_net的梯度，也需要保存回传过程中B_net中间计算的结果

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    Python中plt.plot图像保存有白边，CV2.polyline，fillpoly的参数问题，图像保存颜色发生异常

    Python中，如果你遇到了PIL图像保存有白边，CV2.polyline，fillpoly，参数问题，图像保存颜色发生异常这几个问题，这篇文章就能够解决你的疑惑。...第一个问题，plt图像保存有白边 首先，plt图像保存有白边，设置savefig里的参数和plt.tight_layout都无法真正的去除,plt适合画图表，有坐标值的这种。...首先，plt是封装了matlab中的plot包，发现matlab中也是有这个问题，matlab解决方案http://blog.sina.com.cn/s/blog_66d4b4620101fvph.html...python中cv2.polyline和cv2.fillPoly参数如下： ?...image.png 很不错的参考链接关于poly的，https://blog.csdn.net/lkiller_hust/article/details/52949020 polyline中 第一个参数是

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    如何在 Spring Boot 中实现在 Request 里解密参数返回的功能？

    在实际的项目开发中，我们经常需要对传递的参数进行加密，在服务端进行解密后再进行处理。本文将介绍如何在 Spring Boot 中实现在 Request 里解密参数返回的功能。1....（如 AES 算法）如果您已经掌握了以上知识点，则可以直接跳过第二节开始阅读本文。...最后将解密后的参数存放到 Request 域中。在 Controller 中，我们可以直接从 Request 域中获取解密后的参数值。...3.4 配置拦截器在实现完参数拦截器之后，我们需要将拦截器配置到 Spring Boot 中。...在本例中，我们对所有请求进行拦截，以确保所有传递的参数都能够进行解密操作。4. 总结本文介绍了如何在 Spring Boot 中实现在 Request 里解密参数返回的功能。

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    Python3 将源目录中的图片根据设定最长边参数保存到目标目录脚本（Image 的使用）

    *400 源图片尺寸为 300*200，因为无论是宽和高均小于我们设定的最长边，所以，原样保存不做处理。...simg_w = simg.size[0] simg_h = simg.size[1] # 如果原图片宽高均小于设置尺寸，则将原图直接复制到目标目录中...timg_w = int(size * simg_w / simg_h) timg_h = size # 缩小图片并保存...只设置了最长边参数以及源目录 ? 脚本会提示，不设置目标目录则会覆盖源文件，直接回车，或者输入 Y 或者 y 确认，输入 N 或者 n 则退出程序。 设定了目标目录，但目标目录不存在 ?...代码解析 首先，要写命令行的脚本，就需要处理各种各样的参数，所以，argparse 库是必不可少的 Python os 库对文件夹的常见用法 # 判断目录是否存在 os.path.exists(__dir

    1.2K30

    如何在服务器中Ping特定的端口号，如telnet Ping,nc Ping,nmap Ping等工具的详细使用教程（Windows、Linux、Mac）

    猫头虎 分享：如何在服务器中Ping特定的端口号？ 网络调试的实用技巧，学会这些工具，你将成为运维与开发中的“Ping”王！...在日常开发和运维中，我们经常需要检查目标主机上的某个端口是否开启，并确定网络连通性。...常规 Ping 的局限性 传统 Ping 只测试 ICMP 通信： 无法确认特定服务是否正常运行。 端口 Ping 的优势： 确认服务是否正常工作。 检测防火墙是否阻止了特定端口通信。...常见问题： 某些旧版本可能不支持 -z 参数，可以尝试升级。 3. 使用 nmap Ping 端口 Nmap 是一款专业的网络扫描工具，适合批量测试。...Q2：Netcat 不支持 -z 参数？ 可能是旧版本，推荐升级或尝试 nmap。 Q3：Nmap 为什么扫描速度慢？

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    Tensorflow加载预训练模型和保存模型

    -of-00001 MyModel-1000.index MyModel-1000.meta 在实际训练中，我们可能会在每1000次迭代中保存一次模型数据，但是由于图是不变的，没必要每次都去保存，可以通过如下方式指定不保存图.../checkpoint_dir/MyModel',global_step=step,write_meta_graph=False) 另一种比较实用的是，如果你希望每2小时保存一次模型，并且只保存最近的5...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。

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    Tensorflow加载预训练模型和保存模型

    -of-00001 MyModel-1000.index MyModel-1000.meta 在实际训练中，我们可能会在每1000次迭代中保存一次模型数据，但是由于图是不变的，没必要每次都去保存，可以通过如下方式指定不保存图.../checkpoint_dir/MyModel',global_step=step,write_meta_graph=False) 另一种比较实用的是，如果你希望每2小时保存一次模型，并且只保存最近的5...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。

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    Cocos2d-x 游戏开发-打包apk被默认自带了很多不必要的权限导致apk被报毒，如何在Cocos 2d-x中强制去掉不必要的权限-优雅草卓伊凡

    Cocos2d-x 游戏开发-打包apk被默认自带了很多不必要的权限导致apk被报毒，如何在Cocos 2d-x中强制去掉不必要的权限-优雅草卓伊凡实战操作去除权限要在 Cocos2d-x 开发的游戏中去掉...在 proguard-rules.pro 文件中添加相应的规则来混淆和去除不必要的权限。...检查 Android.mk 文件：如果你使用 Cocos2d-x，可以检查 Android.mk 文件，确保没有包含不需要的模块或库。重新打包 APK：保存所有更改后，重新打包你的 APK 文件。...如果没有，创建一个新的文件。添加规则来去掉不需要的权限： ProGuard 本身并不能直接去掉权限，但你可以确保不需要的代码和类不会被打包到 APK 中，从而避免其使用相关权限。...一定要确保打包的安卓包在运行安装后没有提示检测到以上不必要权限，视为成功。

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    不再让CPU和总线拖后腿：Exafunction让GPU跑的更快！

    对于许多打算用于高分辨率图像和视频处理的深度学习模型来说，简单地复制输入会大大增加系统的整体延迟，特别是当非推理任务，如解压缩和预处理也可以在 GPU 上执行时。...此外，有必要指定内存将从哪个 GPU 中输入和获取。在这个例子中，为了简单起见，本文将把所有的输入和输出的张量（Tensor）放在第一个 GPU 上。...::Session::CallableHandle 的实例，这个类封装了如何在 GPU 上运行带有输入和输出的 TensorFlow 图的方法。...在这个例子中，本文将只使用 TensorFlow 内置的 GPU 分配器，但其实也是可以通过 tensorflow::TensorBuffer 接口将外部张量传入外部 GPU 缓冲区。...callable_options.set_fetch_skip_sync(true); 可以使用下面的辅助函数访问内部流，需要注意的是参数包括设备名称。

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    边缘计算笔记（二）: 从tensorflow生成tensorRT引擎的方法

    您将了解到： 1.TensorFlow性能如何与使用流行模型（如Inception和MobileNet）的TensorRT进行比较 2在Jetson上运行TensorFlow和TensorRT的系统设置...另一种方法是使用C ++ API手动构建神经网络，这种方法我们通过进行C ++ API调用逐层创建网络，这种方法的缺点是我们必须手动确保我们 已正确复制原始网络的功能，此外我们必须确保所有参数都正确格式化和加载...这个脚本可能不适用于所有张量流模型，但适用于那些记录的 在github项目中的模型。接下来，我们将讨论如何在jetson上使用tensorRT优化和执行tensorflow模型。...但在深入了解Forzen grah的细节以及如何创建它之前，我们将首先讨论如何在Tensorflow中序列化gragh。 ?...具体的某个GraphDef所定义的网络中的变量的值，是保存在运行中的TensorFlow任务的内存中的，或者保存在磁盘上的checkpoint文件里。

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    Python3 初学实践案例（12）将源目录中的图片根据设定最长边参数保存到目标目录脚本（Image 的使用）

    Python3 初学实践案例（12）将源目录中的图片根据设定最长边参数保存到目标目录脚本（Image 的使用） 如果我们给客户制作网站，客户会发送过来一堆的图片，这些图片一般都是通过手机或者数码相机拍摄的...*400 源图片尺寸为 300*200，因为无论是宽和高均小于我们设定的最长边，所以，原样保存不做处理。...imgQual = args.quality or 60 # 执行处理 resizeImg(imageArr, size, tDir, imgQual) 运行结果 查看帮助信息 只设置了最长边参数以及源目录...正常以及报错状态 代码解析 首先，要写命令行的脚本，就需要处理各种各样的参数，所以，argparse 库是必不可少的。...关于这个库的使用，可以看下我学习 python 的第三篇博文的详细介绍《argparse 命令行参数库的使用》 ，这里我就不详细说明了。

    70610

    深度学习与神经网络:mnist数据集实现手写数字识别

    大家好,在这一篇文章中,我们将做以下的三件事: 1:介绍mnist数据集的使用 2:创建模型,并且保存模型 3:在测试集中使用保存的模型进行检测 一:介绍mnist数据集的使用 对于mnist数据集,...具体的一些介绍我这里就不搬运过来了,这里我直接说我们如何在TensorFlow上使用mnist数据集....而在TensorFlow中,我们加载数据集的时候,是使用input_data的read_data_sets()....①:前向传播 关于前向传播的理论知识,有兴趣的小伙伴可以翻翻我之前的文章,那里有详细的介绍,这里只讲述在TensorFlow中,我们是如何使用前向传播过程完成神经网络的搭建....现在我们创建mnist_backward的py文件: 参照上述的代码文件,我们来说说如何在TensorFlow中使用正则化,指数衰减率和滑动平均. ①:正则化 在上文中提到过,我们在forward.py

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    深度学习与神经网络:mnist数据集实现手写数字识别

    大家好,在这一篇文章中,我们将做以下的三件事: 1:介绍mnist数据集的使用 2:创建模型,并且保存模型 3:在测试集中使用保存的模型进行检测 一:介绍mnist数据集的使用 对于mnist数据集,具体的一些介绍我这里就不搬运过来了...,这里我直接说我们如何在TensorFlow上使用mnist数据集....而在TensorFlow中,我们加载数据集的时候,是使用input_data的read_data_sets()....,有兴趣的小伙伴可以翻翻我之前的文章,那里有详细的介绍,这里只讲述在TensorFlow中,我们是如何使用前向传播过程完成神经网络的搭建....参照上述的代码文件,我们来说说如何在TensorFlow中使用正则化,指数衰减率和滑动平均. ①:正则化 在上文中提到过,我们在forward.py中设置了正则化,这表明在反向传播中我们\优化模型参数是

    1.7K40

    资源 | Luminoth：基于TensorFlow的开源计算机视觉工具包

    该工具包在 TensorFlow 和 Sonnet 上用 Python 搭建而成。不过，该工具包只具备内部测试版品质，即内部和外部接口（如命令行）非常可能随着代码库的成熟而变化。 ?...如已安装 TensorFlow 和 Sonnet，Luminoth 将使用已安装的版本。...训练 关于如何在本地训练或在谷歌云中训练，请查看https://github.com/tryolabs/luminoth/blob/master/docs/TRAINING.md。...结果可视化 我们试图获取有用、易于理解的摘要和图可视化。我们认为这不仅对于监督是必要的，对于增加对内部运行机制的理解同样大有裨益。这也使代码易于理解、容易学习，计算图也是如此。...它由 Luminoth 设计而成，可在与 Ing 的战斗中穿透黑暗 Aether 的烟雾。 License Copyright © 2017, Tryolabs.

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