net.load vs saver.restore .load() 只能加载.npy文件，.restore() 只能加载 ckpt（checkpoint）文件。...Assign节点只会在初始化的时候调用到，在之后的训练中不会再被调用。所以如果saver申明在net.load前面，saver就不会保存assign节点的参数；反之，则会保存。...就算重新写了一模一样的网络结构，可是如果控制不好命名域，由于tf、slim等等的实现细节和默认命名方式（包括每个op中的拆分op）千差万别，还是会导致graph无法match，导致model导不进来的。
://blog.csdn.net/qq_25737169/article/details/78125061 迁移学习的实现需要网络在其他数据集上做预训练，完成参数调优工作，然后拿预训练好的参数在新的任务上做...fine-tune，但是有时候可能只需要预训练的网络的一部分权重，本文主要提供一个方法如何在tf上加载想要加载的权重。...在使用tensorflow加载网络权重的时候，直接使用tf.train.Saver().restore(sess, ‘ckpt’)的话是直接加载了全部权重，我们可能只需要加载网络的前几层权重，或者只要或者不要特定几层的权重...将var_to_restore和var_to_init反过来就是加载名字中不包含conv1、2的权重。...如果使用tensorflow的slim选择性读取权重的话就更方便了 exclude = ['layer1', 'layer2'] variables_to_restore = slim.get_variables_to_restore
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...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： ?...有人会说在[L1]TensorFlow模型持久化~模型保存中不是说add_model.ckpt.meta文件保存了TensorFlow计算图的结构吗？
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？...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...在复杂点的模型中，使用领域(scopes)是一个很好的做法，但这里不做展开。 总之，重点就是为了在加载模型的时候能够调用权值参数或者某些运算操作，你必须给他们命名或者是放到一个集合中。...如果使用加载单个模型的方式去加载多个模型，那么就会出现变量冲突的错误，也无法工作。这个问题的原因是因为一个默认图的缘故。冲突的发生是因为我们将所有变量都加载到当前会话采用的默认图中。...因此，如果我们希望加载多个模型，那么我们需要做的就是把他们加载在不同的图，然后在不同会话中使用它们。 这里，自定义一个类来完成加载指定路径的模型到一个局部图的操作。
1 Tensorflow模型文件 我们在checkpoint_dir目录下保存的文件结构如下： |--checkpoint_dir | |--checkpoint | |--MyModel.meta...在tensorflow 0.11之前，保存在**.ckpt**文件中。...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...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。...等），本文第2节提到过，变量值需要依赖于Session，因此在加载参数时，先要构造好Session： import tensorflow as tf with tf.Session() as sess:
1 Tensorflow模型文件 我们在checkpoint_dir目录下保存的文件结构如下： |--checkpoint_dir | |--checkpoint | |--MyModel.meta...在tensorflow 0.11之前，保存在.ckpt文件中。...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...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。...等），本文第2节提到过，变量值需要依赖于Session，因此在加载参数时，先要构造好Session： import tensorflow as tf with tf.Session() as sess:
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。...要保存该模型，我们还需要对代码作一点小小的改动。 添加命名 在输入和输出Ops中添加名称，这样我们在加载时可以方便的按名称引用操作。...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。...但是在TensorFlow2中网络冻结似乎被弃用了，文中提到的冻结脚本也无法使用。
MachineLP的Github（欢迎follow）：https://github.com/MachineLP 我们在搭建模型的时候，受到一些收敛条件的限制，像wgan_loss需要讲权重设置在[-0.01..., 0.01]，这个操作在TF中是这样完成中。...最后，在每个batch更新完参数后，需要run一下： _ = sess.run(clip_disc_weights) 代码如下： D_vars = tf.get_collection(tf.GraphKeys.GLOBAL_VARIABLES..._ = session.run(clip_disc_weights) 总结，wgan_loss不加入权重限制不会收敛，同时wgan时候经过严格的理论推导，当理论不充分时，在使用的时候需要多实验室
前面对TensorFlow的多线程做了测试，接下来就利用多线程和Queue pipeline地加载数据。...数据流如下图所示： 首先，A、B、C三个文件通过RandomShuffle进程被随机加载到FilenameQueue里，然后Reader1和Reader2进程同FilenameQueue里取文件名读取文件...col4]) #将特征和标签push进ExampleQueue enq_op = example_queue.enqueue([features, [col5]]) #使用QueueRunner创建两个进程加载数据到...我们也可以通过tf.train.string_input_producer的num_epochs参数来设置FilenameQueue循环次数来控制训练，当达到num_epochs时，TensorFlow...原文： 在TensorFlow中使用pipeline加载数据（https://goo.gl/jbVPjM）
以下代码来自于TensorFlowObjectDetectionAPIModel.java Android调用Tensorflow模型主要通过一个类：TensorFlowInferenceInterface...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。...而有用的，目前从代码来看，就是一个输入节点（输入图像的tensor），4个输出节点（输出：分类，准确度分数，识别物体在图片中的位置用于画框，和num_detections）。...这里推荐一篇文章TensorFlow固定图的权重并储存为Protocol Buffers 讲的是Tensorflow保存的模型中都由哪些东西组成的。...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。
一、如何保存 Keras 模型？ 1.保存/加载整个模型（结构 + 权重 + 优化器状态） 不建议使用 pickle 或 cPickle 来保存 Keras 模型。...# 返回一个编译好的模型 # 与之前那个相同 model = load_model('my_model.h5') 另请参阅如何安装 HDF5 或 h5py 以在 Keras 中保存我的模型？...只保存/加载模型的权重 如果您只需要 模型的权重，可以使用下面的代码以 HDF5 格式进行保存。 请注意，我们首先需要安装 HDF5 和 Python 库 h5py，它们不包含在 Keras 中。...my_model_weights.h5') 如果你需要将权重加载到不同的结构（有一些共同层）的模型中，例如微调或迁移学习，则可以按层的名字来加载权重： model.load_weights('my_model_weights.h5..._1')) # 将被加载 model.add(Dense(10, name='new_dense')) # 将不被加载 # 从第一个模型加载权重；只会影响第一层，dense_1 model.load_weights
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？...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(...saver =tf.train.Saver(var_list=vars_dict) saver.restore(sess, ckpt_path) 注意： 使用上面代码时，要确保参数的shape一致，否则会无法加载参数
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....2.3 saved_model模式加载 前两种加载方法想要获取tensor，要么需要手动搭建网络，要么需要知道tensor的name，如果用模型和训模型的不是同一个人，那在没有源码的情况下，就不方便获取每个...比如这里的new_pred就没有name，那我想要基于这个新模型再次进行Fine-tune的时候，就不能获取这个new_pred，就无法进行Fine-tune。...其他补充 在2.2中，加载pb模型的时候，并不需要把所有的tensor都获取到，只要“一头一尾”即可。...因为只有pb模式在加载的时候，可以在Session外进行加载，方便Fine-tune。所以个人建议，如果要进行迁移学习，先将模型转化为pb模式。 其他的想起来在写
library(reticulate) #查看是否安装python py_available() [1] TRUE 当我加载r-velocity这个conda环境时，出现了一个使用python版本的错误...环境下是安装的python3.8，且我需要conda路径下面python3.8的版本 Sys.which("python") ## python ## "/usr/bin/python" 尝试了在Rstudio...python路径 use_python('/home/miniconda3/bin/python',required = T) py_config() 经过搜索发现需要改.Renviron文件，这个文件在主目录下
前言 本文主要介绍在TensorFlow2 中使用Keras API保存整个模型，以及如果使用保存好的模型。...保存整个模型时，有两种格式可以实现，分别是SaveModel和HDF5；在TF2.x中默认使用SavedModel格式。...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
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。...我们都知道，参数会保存到 checkpoint 文件中，通过键值对的形式在 checkpoint中存放着。...如果 Saver 的构造函数中传的是 dict，那么在 save 的时候，checkpoint文件中存放的就是对应的 key-value。...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
精度调优上一篇文章中已经成功完成权重转换，本章通过加载转换后的权重做推理进行前向对齐5.1 推理脚本推理脚本可以参考Mixtral-8x7B的推理脚本：/home/mytest/MindSpeed-LLM...权重的保存路径TOKENIZER_PATH：为词表的路径，即从huggingface上下载的配置文件的路径GPUS_PER_NODE：当前主要是进行精度调优，为了让模型能在单卡上跑起来设置为1TP/PP...name, module))使用时分别放在huggingface_logits.py和megatron_logits.py文件中，注意修改输出文件名：hf_output.txt/mt_output.txt在创建...5.2.6.2 huggingface和megatron模型结构对齐对比Mixtral和GRIN模型结构：对比两个模型的attention部分，差异主要是计算qkv时是否带了bias，所以怀疑megatron...修改后重新执行推理脚本，有如下报错：错误原因是权重转换时没有带--add-qkv-bias 配置，导致权重加载失败，需要重新做权重转换再执行推理脚本。
/usr/bin/env/python 2 # coding=utf-8 3 import tensorflow as tf 4 import numpy as np 5 6 input_ids
tensorflow_model_optimization用来修剪模型。 load_model用于加载保存的模型。 当然还有tensorflow和keras。...采用等稀疏修剪对整个模型进行剪枝 我们将上面的MSE与修剪整个模型得到的MSE进行比较。第一步是定义剪枝参数。权重剪枝是基于数量级的。这意味着在训练过程中一些权重被转换为零。...模型变得稀疏，这样就更容易压缩。由于可以跳过零，稀疏模型还可以加快推理速度。 预期的参数是剪枝计划、块大小和块池类型。 在本例中，我们设置了50%的稀疏度，这意味着50%的权重将归零。...，并加载保存的权重。...对于剪枝过的模型，tfmot.sparsity.keras.strip_pruning()用来恢复带有稀疏权重的原始模型。请注意剥离模型和未剥离模型在尺寸上的差异。
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