有没有办法从.index和.ckpt文件中重新生成.pb或.meta文件？ - 腾讯云开发者社区

有没有办法导出为一个pb文件，然后直接使用呢？答案是肯定的。在文章《Tensorflow加载预训练模型和保存模型》中提到，meta文件保存图结构，weights等参数保存在data文件中。...也就是说，图和参数数据时分开保存的。说的更直白一点，就是meta文件中没有weights等数据。但是，值得注意的是，meta文件会保存常量。...我们只需将data文件中的参数转为meta文件中的常量即可！...但是很多时候，我们拿到的是别人的checkpoint文件，即meta、index、data等文件。这种情况下，需要将data文件里面变量转为常量保存到meta文件中。...-1000.index MyModel-1000.meta 如果我们只有以上4个模型文件，但是可以看到训练源码。

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从Tensorflow模型文件中解析并显示网络结构图（CKPT模型篇）

上一篇文章《从Tensorflow模型文件中解析并显示网络结构图（pb模型篇）》中介绍了如何从pb模型文件中提取网络结构图并实现可视化,本文介绍如何从CKPT模型文件中提取网络结构图并实现可视化。...2 自动将CKPT转pb，并提取网络图中节点如果将CKPT自动转pb模型，那么就可以复用上一篇文章《从Tensorflow模型文件中解析并显示网络结构图（pb模型篇）》的代码。示例代码如下所示。..._192.ckpt.data-00000-of-00001、mobilenet_v1_1.0_192.ckpt.index、mobilenet_v1_1.0_192.ckpt.meta文件。...但是运行官方代码本身就需要一定的时间和精力，在在上一篇文章《从Tensorflow模型文件中解析并显示网络结构图（pb模型篇）》的代码实现中已经实现了将原始网络结构对应的字符串写入到ori_network.txt...因此，可以先随意填写输入名称和输出名称，待生成ori_network.txt文件后，从文件中可以直观看到原始网络结构。ori_network.txt文件部分内容如下所示。

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Keras神经网络转到Android可用的模型

Tensorflow 网络的构成 Tensorflow 常见的描述网络结构文件是 ckpt，它有两个文件构成 model.ckpt model.ckpt.meta 新版本的 Tensorflow 的 Saver...会默认使用新格式保存，新格式的文件是这几个 model.ckpt.data-00000-of-00001 model.ckpt.index model.ckpt.meta Tensorflow自从开源之后就经常有改动.../squeezenet_model.ckpt') CKPT freeze 到 PB ckpt的网络结构和权重还是分开的需要先固化到PB，才能继续转成 tflite。...: meta 文件，也就是节点结构 input_checkpoint: ckpt 文件，保存权重 output_graph: 输出PB文件的名称 output_node_names: 网络输出节点 input_binary...需要关注的是网络的输入和输出节点的命名，而它的命名就是上面几个步骤中我们需要的参数名了。

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深度学习入门篇--手把手教你用 TensorFlow 训练模型

（我是把protoc加到环境变量中，遇到找不到*.proto文件的报错，后来把protoc.exe放到models/object_detection目录下，重新执行才可以）然后将models和slim...item { id: 1 name: 'sunglasses' } 训练：根据自己的需要，选择一款用coco数据集预训练的模型，把前缀model.ckpt放置在待训练的目录，这里meta文件保存了...graph和metadata，ckpt保存了网络的weights，这几个文件表示预训练模型的初始状态。...Freeze Model模型导出：查看模型实际的效果前，我们需要把训练的过程文件导出，生产.pb的模型文件。...frozen_inference_graph.pb、model.ckpt.data-00000-of-00001、model.ckpt.meta、model.ckpt.data文件。

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Tensorflow笔记：模型保存、加载和Fine-tune

，路径下会生成4个文件。...其中.meta文件（其实就是pb格式文件）用来保存模型结构，.data和.index文件用来保存模型中的各种变量，而checkpoint文件里面记录了最新的checkpoint文件以及其它checkpoint.../1/ "，会在下面生成一个pb文件，以及一个variables文件夹。...加载.meta文件中的结构， 2. 手动重新写一遍原样结构。...() graph_def.ParseFromString(f.read()) # 从pb文件中导入信息 # 从网络中通过tensor的name获取为变量 X, pred =

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模型保存，加载和使用

因为TensorFlow会将计算图的结构和图上参数取值分开保存，所以保存后在相关文件夹中会出现3个文件。下面就是DIN，DIEN相关生成的文件，可以通过名称来判别。...checkpoint ckpt_noshuffDIN3.data-00000-of-00001 ckpt_noshuffDIN3.meta ckpt_noshuffDIN3.index ckpt_noshuffDIEN3....data-00000-of-00001 ckpt_noshuffDIEN3.index ckpt_noshuffDIEN3.meta 所以我们可以认为和保存的模型直接相关的是以下这四个文件：...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。...MetaGraphDef 中的内容构成了TensorFlow持久化时的第一个文件。保存MetaGraphDef 信息的文件默认以.meta为后缀名。 .index文件保存了当前参数名。

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详解TensorFlow查看ckpt中变量的几种方法

ckpt路径为 model.ckpt如果模型保存为.ckpt-xxx-data (图结构)、.ckpt-xxx.index (参数名)、.ckpt-xxx-meta (参数值)文件，则需要同时拥有这三个文件才行...基于model来读取ckpt文件里的变量首先建立model从ckpt中恢复变量with tf.Graph().as_default() as g: #建立model images, labels =...，只需要在Saver里指定要恢复的变量 save_path = 'ckpt的路径' saver.restore(sess, save_path) # 从ckpt中恢复变量注意：基于model来读取ckpt...中变量时，model和ckpt必须匹配。...使用freeze_graph可以将图和ckpt进行合并。

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目标检测_1

=train或val 表示时生成训练数据还是测试数据 --data_dir=....../train 注：上编的路径尽量使用绝对路径，不要使用相对路径和～符号可能报错生成frozen_inference_graph.pb文件及其他文件 7，使用pd文件检测图片 import cv2...生成model.ckpt 之后转为pb文件进行目标检测没有检测框 # 若使用原始模型的pb文件 faster_rcnn_inception_resnet_v2_atrous_coco_2018..._1_29/frozen_interence_inception.pb 可以显示检测框，至于什么原因还没有找到 # 对于上面所述的现象，我重新搭建了一次环境，上面的train，export 等过程，我都是将...py文件复制都单独文件夹进行操作， # 本次搜有的操作都位于models中，将数据放入object_detection中等，可解决上述问题。

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tensorflow的模型持久化

上面这段代码会生成的第一个文件为model.ckpt.meta，它保存了tensorflow计算图的结构。第二个文件为model.ckpt，这个文件中保存了tensorflow程序中每一个变量的取值。...保存MetaGraphDef信息的文件默认以.meta为后缀名，文件model.ckpt.mate中存储的就是元图的数据。...最后NodeDef类型中的attr属性指定了和当前运算相关的配置信息。下面列举了model.ckpt.meta.json文件中的一些计算节点来更加具体地介绍graph_def属性。...下面给出了model.ckpt.meta.json文件中collection_def属性的内容。...# 注意后面的.data和.index可以省去。

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使用Tensorflow Object Detection API实现对象检测

tensorflow object detection提供的预训练模型都是基于以下三个数据集训练生成，它们是： COCO数据集 Kitti数据集 Open Images数据集每个预训练模型都是以tar...文件形式存在，其中包括以下几个部分：图协议graph.pbtxt 检查点（checkpoint）文件（odel.ckpt.data-00000-of-00001, model.ckpt.index,...model.ckpt.meta）冻结图协议包含作为常量的权重数据一个config的配置文件基于COCO数据集训练的模型名称、运行速度、mAP指标及输出列表如下： ?...二：使用模型实现对象检测这里我们使用ssd_mobilenet模型，基于COCO数据集训练生成的，支持90个分类物体对象检测，首先需要读取模型文件，代码如下 tar_file = tarfile.open...file in tar_file.getmembers(): file_name = os.path.basename(file.name) if 'frozen_inference_graph.pb

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如何将自己开发的模型转换为TensorFlow Lite可用模型

TensorFlow for Poets 2：谷歌的TFLite教程，重新训练识别花卉的模型。这些示例和教程更侧重于使用预先训练的模型或重新训练现有的模型。但是用户自己的模型呢？...我们来分析一下从训练文件中保存的不同的TF格式。...从MNIST训练脚本中，我们得到文本可读形式(.pbtxt)的Graph Def、检查点和保存的图形。...重要的是要注意GraphDef、Saved Model、FrozenGraph和Optimized Graphs都以protobuf格式保存(.pb) 训练模型 - 这将生成3个代表网络结构的文件。...在我们的例子中，它是model.ckpt-48000 Input binary选项是false，因为我们传递的是.pbtxt文件而不是.pb（在这种情况下，它应该是true）。

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Tensorflow中保存模型时生成的各种文件区别和作用

假如我们得到了如下的checkpoints， [sz71z5uthg.png] 上面的文件主要可以分成三类：一种是在保存模型时生成的文件，一种是我们在使用tensorboard时生成的文件，还有一种就是...保存模型时生成的文件 checkpoint: 其实就是一个txt文件，存储的是路径信息，我们可以看一下它的内容是什么： model_checkpoint_path: "model.ckpt-5000"...model.ckpt-*.meta: 其实和上面的graph.pbtxt作用一样都保存了graph结构,只不过meta文件是二进制的，它包括 GraphDef,SaverDef等,当存在meta file...,我们可以不在文件中定义模型,也可以运行,而如果没有meta file,我们需要定义好模型,再加载data file,得到变量值。...model.ckpt-*.index: 这是一个string-string table，table的key值为tensor名，value为serialized BundleEntryProto。

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深度学习算法优化系列五 | 使用TensorFlow-Lite对LeNet进行训练后量化

关于Lenet可以详细的看一下我之前的推文，地址如下：卷积神经网络学习路线（六）| 经典网络回顾之LeNet 同时在LeNet类中已经定义好了损失函数和优化器，所以接下来我们就可以直接启动训练啦。...所以这里我选择使用savedModel来保存模型，这个模型可以直接转换为tflite，在转换工程中调用相关代码进行量化。训练完成后会在checkpoint文件夹下生成这4个文件。 ?...并同时生成pb_model文件夹，即用SavedModel保存的模型，如下所示： ?.../checkpoint/variable.ckpt-100000.meta") saver.restore(sess, "....mnist.test.labels.tolist()] images = mnist.test.images #images = np.array(images, dtype="uint8") # 根据tflite文件生成解析器

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深度学习算法优化系列六 | 使用TensorFlow-Lite对LeNet进行训练时量化

然后训练得出.pb文件，放到指令TFLiteConverter里去实现第二步完整的量化，最后生成tflite模型，实现int8计算。...将checkpoint模型保存为pb模型的代码如下： # 将存储了伪量化信息的freeze pb文件转换成完全量化的tflite文件，可以看见量化完之后文件内存基本减小到1/4 def convert_to_tflite...注意下面几点： ["inputs"], ["predictions"]是freeze pb中的输入节点和输出节点。...可以大概算出来mean和stddev取[0,1]是满足这个关系的。接下来我们写3个测试函数来测试一下原始的checkpoint模型，pb模型和tflite模型的表现。.../checkpoint/variable.ckpt-100000.meta") saver.restore(sess, ".

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TensorFlow模型持久化~模型保存

add_model.ckpt.meta文件简单来说就是保存了TensorFlow计算图的结构。...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。这个文件是可以直接以文本格式打开的： ?.../model/add_model.ckpt") 此时查看保存变量名以及变量值的文件，也就是add_model.ckpt.data-00000-of-00001文件和add_model.ckpt.index...-00000-of-00001和add_model.ckpt.index文件中。...类的save方法可以将计算图上的变量保存到add_model.ckpt.data-00000-of-00001和add_model.ckpt.index两个文件中，但是此时对tf.train.Saver

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自定义对象检测问题：使用TensorFlow追踪星球大战中的千年隼号宇宙飞船

:`pwd`:`pwd`/slim 重要提示:每次运行你必须打开终端,或添加到你的~/.bashrc文件中。...为了加快训练速度,我们将一个对象检测器训练在一个不同的数据集，并且重新使用它的一些参数来初始化我们的新模型。你可以从model zoo下载一个模型。每个模型有不同精度和速度。...文件移到我的Repo中的根目录。...model.ckpt-STEP_NUMBER.data-00000-of-00001 model.ckpt-STEP_NUMBER.index model.ckpt-STEP_NUMBER.meta 注意...frozen_inference_graph.pb文件。

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ensorFlow 智能移动项目：6~10

model.ckpt-109587.index -rw-rw-r-- 1 jeff jeff 2171543 Feb 6 22:07 model.ckpt-109332.meta -rw-rw-r--...分钟生成一组检查点文件（model.ckpt-109068....例如，在上一节的第 4 步的命令ls -lt $MODEL_DIR/train的输出中，model.ckpt-109587.meta是一个元图文件，其中包含模型的图定义和其他与检查点相关的元数据，而graph.pbtxt...GAN 的关键思想是让生成器网络和判别器网络相互竞争：生成器试图生成看起来像真实数据的数据，而判别器试图分辨生成的数据是否真实（从已知真实数据）或伪造（由生成器生成）。...生成器能够生成看起来像真实数据的数据的潜力意味着可以使用 GAN 开发各种出色的应用，例如：从劣质图像生成高质量图像图像修复（修复丢失或损坏的图像）翻译图像（例如，从边缘草图到照片，或者在人脸上添加或移除诸如眼镜之类的对象

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TensorFlow 到底有几种模型格式？

() 对象调用 saver.save() 生成的，只包含若干 Variables 对象序列化后的数据，不包含图结构，所以只给 checkpoint 模型不提供代码是无法重新构建计算图的。...下面代码实现了利用 *.pb 文件构建计算图： TensorFlow 一些例程中用到 *.pb 文件作为预训练模型，这和上面 GraphDef 格式稍有不同，属于冻结（Frozen）后的 GraphDef...从 SavedModel 中可以提取 GraphDef 和 CheckPoint 对象。...SavedModel 目录结构如下：其中 saved_model.pb（或 saved_model.pbtxt）包含使用 MetaGraphDef protobuf 对象定义的计算图；assets...包含附加文件；variables 目录包含 tf.train.Saver() 对象调用 save() API 生成的文件。

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使用SSD-MobileNet训练模型

pascal_train.record和pascal_val.record两个文件，分别有600M左右。...-30000 --output_directory object_detection/ssd_model/model/ 生成pb文件，再把pascal_label_map.pbtxt的内容改成.txt作为...,将这些文件按照一定比例分到train和test目录....执行 python xml_to_csv.py 会生成test的csv,同样,修改代码,生成train的csv....1,1,128,126] 这是因为之前我有训练过模型,训练到5390次就停了.这里配置写的是200k次,所以它会接着之前的结果继续跑.但我们的数据发生了变化,所以会出现这个错误.解决方法就是把train目录删掉,重新生成即可

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10分钟详解EMA（滑动平均）并解决EMA下ckpt权重与pb权重表现不一问题

今天用YunYang的evaluate.py评估模型的时候，意外发现用同样的ckpt权重文件转换而成的pb文件效果不一样，使用ckpt的效果非常差，仔细研究后才发现是滑动平均(EMA)搞的鬼，于是便重新重温了一下...目录 EMA定义 EMA原理理解 ckpt和pb保存不同的原因参考 EMA定义与原理 EMA（ExponentialMovingAverage），也就是我们常说的滑动平均模型，一般在采用SGD（随机梯度下降...经过上面那个例子，我们也可以明白decay决定了模型更新的速度，decay越大模型越趋于稳定（稳定的意思就是和上一次更新的权重值相差不大），在实际应用中，decay一般会设成非常接近1的数（比如0.999...ckpt和pb保存不同的原因众所周知，pb权重是由ckpt转换而来，他们的表现理论上是一致的，那我们的EMA终究是怎么干扰了我们ckpt的表现呢？...（ema_obj是我们定义好的一个滑动平均的类），我们读取的将会是我们本来最后一次准备更新的权重，而不是我们的影子变量，也正是因为这个重命名机制从而导致了我们的ckpt和pb表现不同的关键。

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Tensorflow将模型导出为一个文件及接口设置

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