模型和权重不从检查点加载
是指在机器学习和深度学习中，模型和权重参数不是从预训练的检查点文件中加载，而是通过其他方式进行加载和初始化。
通常情况下，深度学习模型的训练过程是一个耗时且计算资源密集的过程。为了节省时间和资源，研究人员和开发者通常会使用预训练的模型和权重参数作为起点，然后在自己的任务上进行微调或迁移学习。这些预训练的模型和权重参数通常以检查点文件的形式保存。
然而，在某些情况下，我们可能不希望直接从检查点文件加载模型和权重参数。以下是一些可能的原因：
- 自定义模型结构：如果我们想要使用自定义的模型结构，而不是预训练模型的结构，我们就不能直接加载检查点文件。在这种情况下，我们需要手动创建模型，并根据需要初始化权重参数。
- 部分加载：有时候，我们只需要加载模型的一部分权重参数，而不是全部。例如，我们可能只对模型的某些层感兴趣，而不需要其他层的权重参数。在这种情况下，我们需要手动加载和设置权重参数。
- 权重初始化：有时候，我们可能希望使用特定的权重初始化方法，而不是预训练模型中的权重。例如，我们可能想要使用一种新的初始化策略，或者根据特定任务的要求进行初始化。在这种情况下，我们需要手动初始化权重参数。
总结起来，模型和权重不从检查点加载意味着我们需要手动创建模型、加载和初始化权重参数，以满足自定义需求或特定任务的要求。
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相关·内容
我使用最新的tf.keras TF2.0a创建、编译并安装了一个模型。现在，我想将它保存为pb，以便稍后用于推理。
我用：
import time
saved_model_path = "./models/pb/experimental/{}".format(int(time.time()))
tf.keras.experimental.export_saved_model(model, saved_model_path)
saved_model_path
正如在point下面很好地描述为saved_model
model是我以前创建/编译/安装的模型。
现在我的问题
e
浏览 0提问于2019-05-22得票数 1
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根据我到目前为止收集到的信息，有几种不同的方法可以将TensorFlow图转储到文件中，然后将其加载到另一个程序中，但我还没有找到关于它们如何工作的明确示例/信息。我已经知道的是：
使用.ckpt将模型的变量保存到检查点文件( tf.train.Saver() )中，然后恢复它们()
将模型保存到.pb文件中，并使用tf.train.write_graph()和tf.import_graph_def() ()将其加载回
从.pb文件加载模型，对其进行重新训练，并使用Bazel ()将其转储到新的.pb文件中
冻结图形以将图和权重保存在一起()
使用as_graph_def(
浏览 4提问于2016-08-14得票数 106
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我正在使用一个定制的批处理重正化层实现Keras模型，该层具有4个权重(beta、gamma、running_mean和running_std)和3个状态变量(r_max、d_max和t)：
self.gamma = self.add_weight(shape = shape, #NK - shape = shape
initializer=self.gamma_init,
regularizer=self.gamma_regularizer,
浏览 9提问于2020-09-05得票数 8
1回答
今天，我在训练风格转移神经网络的同时，在保存格式方面遇到了很大的麻烦。
我觉得任务已经解决了，我只需要保存我的模型并再次加载它。但我找不到合适的方法。
我使用来自github的以下代码来训练样式传输网络：
我已经成功地训练了这个网络。
现在，我使用以下代码行保存了模型：
model.save("/tmp/nst/test.h5")
但是，为了应用保存的神经网络，我需要使用.ckpt格式的网络。
谁能告诉我如何在h5和.ckpt之间切换数据格式？
或者是否有专门的keras保存方法，这样我就可以将它保存为.ckpt？(-->伪代码: model.save_cpkt(
浏览 6提问于2020-02-19得票数 1
通过迁移学习，我使用Tensorflow 2.0训练了一个ResNet50模型。我稍微修改了体系结构(新的分类层)，并在培训期间使用ModelCheckpoint回调保存了模型。训练很好。通过回调保存的模型在硬盘上占用了206 MB。
为了使用我所做的模型进行预测：
我开了一本木星实验室笔记本。我使用my_model = tf.keras.models.load_model('../models_using/my_model.hdf5')加载模型。(顺便说一句，使用IPython也会发生同样的情况)。
我使用free linux命令行工具在加载之前和之后测量空闲内存。模
浏览 3提问于2019-12-06得票数 5
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假设我有一个预先训练好的模型存储在Tensorflow检查点中。我想把它转换成一个Keras模型。我可以将检查点加载到TF会话中，但这就是我被卡住的地方。
浏览 3提问于2019-06-02得票数 1
1回答
系统信息OS平台和分发(例如Linux Ubuntu 16.04)：
Mac os Sierra (10.12.5)
从以下位置安装TensorFlow：
使用pip
TensorFlow版本(使用下面的命令)：1.2.1
问题是：
我正在尝试保存和恢复一个从Python训练到Python的模型。我已经将模型保存在三个.chkpt文件中(meta、index和data-000000-of-00001)，我正在尝试将其读取到我的会话中，使用add_meta_graph_and_variables保存模型，然后使用loader.load(session,[tf.saved_model.tag_co
浏览 1提问于2017-07-12得票数 0
在使用tensorflow 1的keras中，我可以ModelCheckpoint(filepath)，保存的文件是一个名为filepath的文件，然后我可以调用model = load_model(filepath)来加载保存的模型。
现在，在tensorflow 2中，ModelCheckpoint创建一个名为filepath的目录，当我按照文档加载保存的模型时，我必须创建一个空模型，然后调用model.load_weights(filepath)。这是我的回音和fit：
filepath = "filepath"
checkpoint = tf.keras.callbac
浏览 7提问于2019-10-11得票数 2
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这可能是一个愚蠢的问题，但希望有人告诉我是或不是。
假设我在Tensorflow中有一个LSTM网络，并且正在使用Adam Optimizer训练它，通过在训练期间为X和Y变量提供一组X和Y dict来最小化成本函数，然后在同一会话中，为变量提供新的X和Y dict以进行测试，Tensorflow是自动使用在训练期间找到的最佳模型(即使用在训练期间带来最低成本值的权重)，还是仅使用其运行中的最新模型(即最新的时期)？
想知道当达到新的较低成本值时，是否需要设置model.saver函数来捕获最佳模型，关闭当前会话，然后使用保存的模型重新打开一个新模型，或者是否可以假设，当我在与训练相同的会话中
浏览 19提问于2019-11-05得票数 1
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我正在使用下面的代码来加载模型。
model.to(device)
checkpoint = torch.load("weights/vgg.pth")
if 'state_dict' in checkpoint:
checkpoint = checkpoint['state_dict']
ckpt = {k.replace('module.', ''):v for k,v in checkpoint.items()}
model.load_state_dict(ckpt)
我发现了一个错误：
self.
浏览 6提问于2022-09-07得票数 1
我正在努力理解文档。这些文档激励这些模型如下：
线性模型比神经网络更容易解释和调试。，您可以检查分配给每个特性的权重，以找出对预测影响最大的因素。
因此，我从附带的中运行了扩展代码示例。特别是，我运行时，model-type标志设置为wide。它正确地运行并生成了accuracy: 0.833733，类似于Tensorflow网页上的accuracy: 0.83557522。
该示例使用tf.estimator.LinearClassifier来训练权重。然而，与所引用的能够检查权重的动机相比，我无法找到任何函数来实际提取中经过训练的权重。
问题：如何访问tf.estimator.Li
浏览 5提问于2017-09-09得票数 2
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我正尝试在google colab上的自定义数据集上训练一个TensorFlow对象检测模型，我有一个保存的模型，训练了5000步，是否可以使用保存的模型恢复训练？我计划再训练20000步。我正在使用google colab进行培训，培训大约需要36个小时，所以我计划使用checkpoint。如何存储最佳模型检查点，并在会话运行时使用它们？
浏览 83提问于2021-03-12得票数 2
我想在不同的代码中使用经过rllib训练的策略模型，在那里我需要跟踪为特定输入状态生成的操作。使用标准的TensorFlow或PyTorch (首选)网络模型可以提供这种灵活性，但我找不到关于如何从经过训练的rllib代理生成可用的dat或H5文件的明确文档，然后我可以将其加载到torch或tf/Keras模型中。
浏览 38提问于2020-08-23得票数 1
我已经训练了30个时期的tensorflow 模型，并为每个时期保存了一个检查点。我现在想要做的是组合这些检查点中最好的X个(基于开发集的结果)。具体地说，我正在寻找一种方法，让我平均不同的模型权重，并将它们合并到一个可用于解码的新模型中。然而，似乎没有一种固定的方法来实现这一点，加载不同的模型可能有点棘手。但是，即使成功了，我也找不到如何在新模型中组合权重的好答案。
任何帮助都将不胜感激。
相关问题(在我看来，这些问题没有得到充分的回答)：
浏览 3提问于2017-03-16得票数 0
在另一种模式的培训中，使用tf.estimator训练的模型A最简单的方法是什么？
模型A中的权重是固定的。在模型B中，我想接受一些输入，计算，将这些结果输入到模型A中，然后对输出进行更多的计算。
一个简单的例子：
ModelA返回tf.matmul(input,weights)
在ModelB中，我想做以下几点：
x1 = tf.matmul(new_inputs,new_weights1)
x2 = modelA(x1) # with fixed weights
return tf.matmul(x2,new_weights2)
但是对于更复杂的模型A和B，每个模型都被训练为一
浏览 0提问于2018-11-28得票数 1
我正在使用Pytorch进行图像分类。我正在寻找在ImageNet以外的数据集上预先训练的CNN模型，我找到了一个指向".ckpt“文件的链接。我还找到了使用Tenserflow加载此文件的教程，但没有使用pytorch。如何从".ckpt“文件中使用Pytorch加载预先训练好的模型？
浏览 295提问于2019-11-25得票数 1
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我一直无法弄清楚如何使用转移学习/最后一层再培训与新的TF 。
Estimator需要一个model_fn，它包含网络的体系结构，以及中定义的训练和操作操作。使用CNN架构的model_fn的一个例子是。
如果我想重新训练最后一层，例如，初始架构，我不确定我是否需要在这个model_fn中指定整个模型，然后加载经过预先训练的权重，或者是否有一种方法可以像在“传统”方法中那样使用保存的图(例如)。
这是作为一个提出的，但仍然是开放的，答案对我来说并不清楚。
浏览 0提问于2017-10-31得票数 2
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在我点击了一个train_on_batch更新，使一些权重nan后，我在将我的keras模型重置为它在前一个时代的权重时遇到了麻烦。 我尝试在每个训练步骤后保存模型权重，然后在nan训练更新后将“良好”(非nan)权重加载回keras模型。这似乎工作得很好-在将旧的权重文件加载到模型中之后，当我打印model.get_weights()的结果时，结果权重不包含nan(并且预测使用它们也会产生非nan输出)。 然而，现在当我再次尝试train_on_batch时，这一次使用了一个新的批处理，我立即再次得到了一个nan更新。我尝试了多个随机选择的批处理，每次都会进行nan更新。 当nan tra
浏览 15提问于2019-02-25得票数 1
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因此，我想知道如何加载Tensorflow中的最新检查点(它的路径/目录)，并继续我停止的培训。以及如何加载最新的检查点并将其保存为一个完整的模型。请帮帮我
我的代码：
cp_callback = tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint(
filepath=checkpoint_path,
verbose=1,
save_weights_only=True,
save_freq=1*batch_size)
# Create a ba
浏览 4提问于2022-11-05得票数 0
2回答
目前，我试图为我的公司培养一个word2vec模型。为此，我使用了上的代码，特别是。
我下载了德文维基百科转储，并从中提取文本信息。任务是用这些数据来训练一个模型。
我工作的虚拟机有Ubuntu16.04和访问特斯拉M60。周末，我训练了模型，并将检查点保存在一个单独的文件夹中。周末结束时，该模型能够回答36%的给他的评价问题(德语问题类似于“问题-词. the”)。经过培训，我想加载模型，并再次运行评估任务。为此，我在以下行中更改了代码(除了路径更改外)：
with tf.Graph().as_default(), tf.Session() as session:
sa
浏览 0提问于2017-10-17得票数 3
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1回答
我发现了 (在不同的场景中)，很多Github的问题和文章，但是它似乎总是与人们从Tf1.x升级到TF2.x有关。我不会那么做的。
以下是我的版本：
tensorflow 2.5.0
tensorflow-加载项0.13.0
tensorflow-数据集4.3.0
tensorflow-估计量2.5.0
tensorflow-gpu 2.5.0
我正在尝试使用TF对象检测，通过Python将Tf2.5中训练的模型转换为与tensorflow.js兼容的模型和。给出的答案是从跑步开始：
python export_inference_graph.py \
--
浏览 9提问于2021-07-16得票数 2
1回答
Tensorflow允许我们使用tf.train.write_graph方法保存/加载模型的结构，这样我们就可以在将来恢复它来继续我们的训练课程。然而，我想知道这是否是必要的，因为我可以创建一个模块，例如GraphDefinition.py，然后使用这个模块重新创建模型。那么，哪种方法更好地保存模型结构，或者有什么经验法则可以建议我在保存模型时使用哪种方法？
浏览 4提问于2016-08-14得票数 2
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要在崩溃后恢复训练，不仅必须恢复模型，还必须恢复进入model.fit(...)过程状态的所有对象和参数。
在我费心编写实现fitting对象的keras代码之前，我想知道用于崩溃恢复的标准方法(如果有的话)是什么，以便从中断的地方恢复TensorFlow 2.0训练。
还是有人真的填补了TensorFlow对象模型中的这个明显的漏洞？
浏览 3提问于2019-12-29得票数 1
我有一个tensorflow模型，可以保存检查点，但是我需要加载权重并保存Kereas .h5模型。我怎么能这么做？
浏览 2提问于2020-05-25得票数 5
我正在尝试使用tensorflow高级API来开发一个模型，我在训练和可视化阶段发现了一个问题：
对于相同的model_fn()，每次我尝试调用estimator.train()方法时，global_step将从我上次训练的步骤增加。例如，如果上次运行estimator.train()方法到global_step = 2000，那么这一次当我开始训练模型时，它将从2000,2001,2002开始累加。
我的问题是:出于某种原因，我每次都想从头开始训练一个模型。也就是说，当我再次启动训练时，我不需要估计器来恢复先前训练的权重。
目前，每次启动新的训练之前，我都只是手动删除检查点和事件文件，这真的
浏览 0提问于2018-05-03得票数 1
在tensorflow中，我需要从inception_v3预培训模型加载权重，以便在以下代码中使用：
with tf.variable_scope(scope, "InceptionV3", [images]) as scope:
with slim.arg_scope(
[slim.conv2d, slim.fully_connected],
weights_regularizer=weights_regularizer,
trainable=False):
浏览 0提问于2018-01-29得票数 1
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我想使用resnet50来执行回归任务。我使用自定义损失进行训练。我想使用检查点来保存对测试数据具有最小损失的最佳模型。模型训练代码如下：
input_shape = (32, 32, 1)
inputs = keras.Input(shape=input_shape)
outputs = tf.keras.applications.ResNet50(
include_top=False, weights=None, input_tensor=None,
input_shape=input_shape, pooling='max'
)(inputs)
out
浏览 1提问于2021-02-18得票数 0
1回答
我正在学习DCGAN的这个教程，并试图从我保存的检查点恢复一个模型。但是当我尝试加载模型时，它给出了一个错误：
AssertionError: Nothing except the root object matched a checkpointed value. Typically this means that the checkpoint does not match the Python program. The following objects have no matching checkpointed value: [<tensorflow.python.keras.lay
浏览 55提问于2019-07-09得票数 3
我想使用对象检测API和SLIM ()中的预训练模型来训练ssd inception_v3模型，我尝试使用配置来训练对象检测ssd初始v3模型：
model {
ssd {
num_classes: 1
image_resizer {
fixed_shape_resizer {
height: 240
width: 320
}
}
feature_extractor {
type: "ssd_inception_v3"
depth_multiplier: 1.0
浏览 0提问于2018-11-07得票数 2
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1回答
我想使用NiftyNet堆栈执行一些传输学习，因为我的标记图像数据集相当小。在TensorFlow中，这是可能的--我可以加载各种预先训练过的网络，并直接使用它们的层。为了对网络进行微调，我可以冻结中间层的训练，只训练最后一层，或者只利用中间层的输出作为特征向量输入到另一个分类器中。
我如何在NiftyNet中做到这一点？文件或源代码中唯一提到的“转移学习”是关于动物园模型的，但是对于我的任务(图像分类)，动物园里没有网络。ResNet体系结构似乎已经实现并可供使用，但据我所知，它还没有经过任何训练。此外，我训练网络的唯一方法似乎是运行net_classify train，使用配置文件中的各种
浏览 0提问于2018-06-08得票数 4
2回答
错误:张量图不同于会话图
、、、、
我正在尝试从检查点文件中加载一个经过训练的张量训练模型，现在这些检查点文件中有op变体，所以要加载图，我必须首先从**ckpt.meta文件加载**ckpt.meta：
graph = tf.Graph()
sess = tf.InteractiveSession(graph=graph)
saver = tf.train.import_meta_graph('/data/model_cache/model.ckpt-39.meta')
ckpt = tf.train.get_checkpoint_state(FLAGS.checkpoint_dir)
if c
浏览 6提问于2016-08-11得票数 6
为了使用我的GPU训练的模型，我想在我的CPU上运行。如果我正确理解它，已经有了一个解决方案，即保存和加载模型参数(或state_dict)。加载过程(这正是我在这里感兴趣的)将是这样的：
device = torch.device('cpu')
state_dict = torch.load(self.model_state_dict_path, map_location=self.device)
model = ModelClass(*model_params*)
model.load_state_dict(state_dict)
model.to(device)
，这似
浏览 4提问于2021-11-12得票数 1
我在一个更宽的人脸数据集上重新训练了一个来自本教程的谷歌的目标检测动物园 (ssd_inception_v2_coco)的模型，如果我使用来自python的frozen_inference_graph.pb，它似乎是有效的，但是如果我把saved_model.pb应用到tensorflow服务中，它就可以预测出很多检测结果，所有这些都小于0.10。
我不明白的另一件事是，这两个文件都是52 do，但是从对象检测动物园下载的原始文件每只需要98 do。
下面是使用saved_model和tensorflow服务进行预测的示例：
📷
下面是同一个模型的预测示例，但使用frozen_inferenc
浏览 0提问于2018-07-04得票数 5
我在做西班牙语推文的情感分析。
在回顾了一些最近的文献之后，我看到最近有一项专门针对西班牙语文本(roberta-base-bne)的roberta-base-bne模型的培训工作。到目前为止，它似乎比目前最先进的西班牙语建模模型表现得更好。
对于不包括文本分类的各种任务，已经对RoBERTa模型进行了培训。我想拿这个，并微调它的文本分类，更具体地说，情感分析.
我已经完成了所有的预处理，并创建了dataset对象，并希望对模型进行本机训练。
码
# Training with native TensorFlow
from transformers import TFRobertaForS
浏览 10提问于2021-09-27得票数 4
这是一个关于Tensorflow对象-检测API的更普遍的问题。
我正在使用这个API，更确切地说，我微调了一个模型到我的数据集。根据API的描述，我使用model_main.py函数从给定的检查点/冻结图重新训练模型。
然而，我不清楚微调在API中是如何工作的。最后一层的重新初始化是自动发生的还是我必须实现类似的东西？在README文件中，我没有找到任何关于这个主题的提示。也许有人能帮我。
浏览 0提问于2019-05-06得票数 9
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如何从Tensorflow model Zoo 2中了解冻结了哪些层来微调检测模型？我已经成功地设置了fine_tune_checkpoint和fine_tune_checkpoint_type: detection的路径，并且在proto文件中我已经读到“检测”是指 // 2. "detection": Restores the entire feature extractor.
The only parts of the full detection model that are not restored are the box and class prediction
浏览 59提问于2021-11-04得票数 1
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让我们从头开始。到目前为止，我自己已经在Tensorflow中创建并训练了小型网络。在训练期间，我保存了我的模型，并在我的目录中获得了以下文件：
model.ckpt.meta
model.ckpt.index
model.ckpt.data-00000-of-00001
稍后，我加载保存在network_dir中的模型以进行一些分类，并提取模型的可训练变量。
saver = tf.train.import_meta_graph(network_dir + ".meta")
variables = tf.get_collection(tf.GraphKeys.TRAINABLE
浏览 8提问于2019-02-08得票数 5
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使用Tensorflow (特别是tf.contrib.slim)，我们需要校准一些参数来生成我们想要的张板图。
保存摘要间隔对我们来说更加清楚。它节省了价值(或者平均值？)在所提供的时间间隔内图中的一个特定点。
现在，检查点用于保存模型本身，为什么在培训过程中应该需要？模型变了吗..不知道这是怎么回事
浏览 3提问于2017-01-22得票数 2
我已经训练了一个模型并使用ModelCheckpoint保存了权重：
checkpoint_callback = ModelCheckpoint(
filepath = checkpoint_prefix,
save_weights_only = True,
save_freq = 'epoch')
晚上，当我的模特在训练的时候，停电了一段时间，我的电脑也关了。现在我打开了我的木星笔记本，我想加载我的模型，而不是从一开始就训练它。我应该如何做到这一点，而不重新编译它，只使用检查点？我也有张板回调：
tensorboard_callback = Tenso
浏览 2提问于2020-02-12得票数 1
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2回答
我有一个LSTM模型，已经训练过了。然而，我现在想试着用我的模型做一个向前走的验证&我有点困惑如何去做它。
让我说，我使用一年的每日数据(2010年1月至2010年12月)，对下个月(2011年1月)作出一些预测。然后，一旦那个月完成，我包括了那个月的数据，所以我的年价值培训数据现在是2010年2月到2011年1月，这是用来对2011年2月进行一些预测的。
所以我有我的训练模型2010年1月到2010年12月。然后如何将最终的模型权重传递给下一批培训(2010年2月至2011年1月)，这样就不需要重新开始了？还是每次我训练模型的时候，都应该从一个随机的起重开始？
它是否只是像在循环中调
浏览 4提问于2020-06-09得票数 1
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我试图导出一个“模型”的权重和偏差，而我最初并没有用"export_weights_and_biases = TRUE“来训练这个模型。
因此，我想尝试对模型进行检查点，并在新的"model2“中尝试使用model2= TRUE。
然而，尽管没有更改任何参数--并确保nfolds=10与最初的“模型”一样，检查点模型仍然几乎立即返回参数更改错误(h2o版本3.10.4.6)：
water.exceptions.H2OIllegalArgumentException: Cannot change parameter: '_nfolds': 10 -> 0
浏览 2提问于2017-06-03得票数 1
我正在尝试使用Estimators，而不是自己实现训练循环。我在玩MNIST数据的自动编码器。我有一个training_model_fn函数来构建一个训练模型，其中包括输入、模型、损失、优化器和摘要。我可以训练它，一切都进行得很好，但是当我试图只加载解码器部分时-它失败了。
我希望解码器模型获得encoded矢量作为输入，并运行网络的相同解码部分(具有先前学习的权重)，以在最后生成decoded图像。
我已经创建了另一个decoded_model_fn函数，它与训练函数共享一些代码，并且只创建模型的相关部分，但是当我试图使用以下命令加载Estimator时：
est = tf.contrib.
浏览 7提问于2017-07-24得票数 0
我使用Tensorflow 2.0，并希望从经过训练的模型中提取所有权重和偏差。以下是我迄今所做的工作：
我创建了一个模型类：
MyModel类(模型)：
def __init__(self):
super(MyModel, self).__init__() # MyModel comes from a Basis Class
self.conv1 = Conv2D(filters=32, kernel_size=3, strides=[2,2], activation='relu')
self.flatten = Flatten()
self.
浏览 2提问于2020-01-30得票数 2
1回答
如何在张板上绘制权重直方图？
、、、、
我有一个train.py和一个model.py的三维分类深度学习模型。我在model.py中定义了模型。在train.py中，我从model.py导入模型并开始培训。
我使用tf.summary.scalar函数在train.py中可视化训练的丢失或准确性。
然而，当我试图绘制体重直方图时，我遇到了麻烦。我找到了tf.summary.histogram函数，但是我不知道把这个函数放在哪里(在train.py还是model.py中？)。
在model.py中，我使用tf.contrib.layers函数定义了层。(对不起，我的英语水平很差)
PS
我将模型保存为.ckpt格式。我可以通过加载这个
浏览 2提问于2018-10-15得票数 2
回答已采纳
1回答
我想知道是否有人可以告诉我如何在Tensorflow中用(已经)保存的小模型替换大模型的一部分。准确地说，我想要的是，在下面，使f(x)部分地带有y=g(x)。y=g(x)是已经训练好的、已保存的模型，我想训练f(x)而不链接g(x)。
def f(x):
....
y = g(x)
z = tf.matmul(y, w) + b
return z
我将把f(x)声明两次
with tf.variable_scope("foo"):
z1 = f(x1)
with tf.variable_scope("bar", reus
浏览 6提问于2018-01-04得票数 0
我发现TensorFlow支持各种模型文件，.ckpt, .meta, .pb 1)现在我有了一个resnet50机型，.ckpt为102MB，.pb为459KB，如何使用TensorFlow加载到内存？ 2) Tensorflow支持多少种类型的模型文件？谁能提供一个列表或者像这样的材料(比如1. ckpt+pb 2. frozen.pb 3.meta+？)
浏览 13提问于2019-09-16得票数 0
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我正在建立一个网络，该网络正在重复使用来自matterport回购(mask_rcnn_coco.h5)的区域提议网络权重，而且只有RPN。代码非常类似于原始存储库中的代码：
def rpn_graph(self, feature_map, anchors_per_location=3, anchor_stride=1):
"""Builds the computation graph of Region Proposal Network.
feature_map: backbone features [frames, heigh
浏览 2提问于2019-04-15得票数 0
回答已采纳
2回答
对于每个时期，无论是保存模型检查点还是将整个模型保存到磁盘，哪种方法是最好的。为什么没有人保存整个模型？
浏览 12提问于2020-03-05得票数 2
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利用张量流建立了一个简单的图像分类网络，并对其进行了成功的训练。但是在用相同的输入图像对模型进行测试时，我得到了不同的预测结果。详情如下：
数据集中只存在两个类(即狗和猫)。在使用数据集之前将数据集转换为tfrecord。网络体系结构如下所示。
def conv_layer(input, channels_in, fileter_size,channels_out,name="conv"):
with tf.name_scope(name):
w = tf.Variable(tf.truncated_normal([fileter_size,filete
浏览 0提问于2018-04-12得票数 1
在Tensorflow中，如何在程序完成训练后保存程序的权重和所有其他变量？我希望能够使用我后来训练的模型。提前谢谢。
浏览 0提问于2016-09-04得票数 1
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