Tensorflow加载预训练模型和保存模型

1. Tensorflow模型文件

(1)checkpoint
该文件是文本文件,里面记录了保存的最新的checkpoint文件以及其他checkpoint文件列表。在测试的时候,可以通过修改这个文件,指定具体使用哪个模型
(2)meta文件
这个文件保存的是计算图结构,可以理解为神经网络结构图。是一个二进制的pb格式文件,包含变量、op、集合等。
(3)ckpt文件
ckpt文件是二进制文件,保存了所有的weights、biases、gradients等变量。在tensorflow 0.11之前,保存在.ckpt文件中。0.11后,通过两个文件保存

  • 一个是data文件:保存了所有的变量
  • 一个是index文件:保存了所有变量(包括权重、偏置、梯度等的值)是一个key-value的字典。

2. 保存Tensorflow模型

参考

原文地址:https://www.cnblogs.com/laokanblog/p/11076270.html

时间: 2024-07-29 21:42:48

Tensorflow加载预训练模型和保存模型的相关文章

pytorch中修改后的模型如何加载预训练模型

问题描述 简单来说,比如你要加载一个vgg16模型,但是你自己需要的网络结构并不是原本的vgg16网络,可能你删掉某些层,可能你改掉某些层,这时你去加载预训练模型,就会报错,错误原因就是你的模型和原本的模型不匹配. 此时有两种解决方法: 1.重新解析参数的字典,将预训练模型的参数提取出来,然后放在自己的模型中对应的位置 2.直接用原本的vgg16网络去加载预训练模型,然后再修改网络. 具体操作待续吧...... 我个人推荐第一种方法. 原文地址:https://www.cnblogs.com/y

vue中加载three.js的gltf模型

vue中加载three.js的gltf模型 一.开始引入three.js相关插件.首先利用淘宝镜像,操作命令为: cnpm install three //npm install three也行 二.three.js中所有的控件插件,都可以在node_modules下面的three里面找到 三.安装好以后,在页面中引入three.js并使用:在所调用页面引入的代码为 import * as THREE from "three"; import { GLTFLoader } from &

中文预训练模型ERNIE2.0模型下载及安装

2019年7月,百度ERNIE再升级,发布持续学习的语义理解框架ERNIE 2.0,及基于此框架的ERNIE 2.0预训练模型, 它利用百度海量数据和飞桨(PaddlePaddle)多机多卡高效训练优势,通过深度神经网络与多任务学习等技术,持续学习海量数据和知识.基于该框架的艾尼(ERNIE)预训练模型,已累计学习10亿多知识,包括词法.句法.语义等多个维度的自然语言知识,有很强的通用语义表示能力,适用于各种NLP应用场景,效果提升明显,使用高效.便捷. 本篇内容教大家如何下载和使用! 一.预训

《深入理解Java虚拟机》笔记 第七章 虚拟机加载机制及双亲委派模型

? ? 站在虚拟机的角度上,只存在两种不同的类加载器: ? ? 一种是启动类加载器(Bootstrap ClassLoader),这个类加载器使用C++语言实现,是虚拟机自身的一部分: ? ? 另外一种就是其它所有的类加载器,这些类加载器都由Java语言实现,独立于虚拟机外部,并且全部继承自java.lang.ClassLoader. ? 从Java开发人员的角度看,类加载器还可以划分得更细一些,如下: ? ? 1.启动类加载器(Bootstrap ClassLoader):这个类加载器负责将放

TensorFlow加载图片的方法

方法一:直接使用tensorflow提供的函数image = tf.gfile.FastGFile('PATH')来读取一副图片: import matplotlib.pyplot as plt; import tensorflow as tf; % matplotlib inline #将matplotlib绘制的图像直接输出到当前交互式的框架下 image_raw_data_jpg = tf.gfile.FastGFile('home/ubuntu-mm/TensorFlow/Learnin

Fragment懒加载预加载

1. 预加载viewpager.setOffscreenPageLimit(2);,默认是预加载1,可以结合懒加载使用. 如果希望进入viewpager,Fragment只加载一次,再次滑动不需加载(只有退出Activity), 可以重写viewpager adapter的getItem,去掉super 2.懒加载 public abstract class LazyFragment extends Fragment { protected boolean isVisible; /** * 在这

openCV—Python(1)—— 加载、显示和保存图像

一.函数简介 1.imread 函数原型:imread(filename, flags=None) filename:读取的图像路径名:例如:"H:\img\lena.jpg". flags:彩色图or灰色图,1:表示彩色图:0:表示灰色图. 2.imshow 函数原型:imshow(winname, mat) winname:窗口名字:例如:"Lena". mat:要显示的图像矩阵. 3.imwrite 函数原型:imwrite(filename, img, pa

跟我一起学opencv 第一课之图像加载,修改,保存

使用opencv前记得引入库和头文件: #include<opencv2\opencv.hpp> 1.加载图像(cv::imread)(OPENCV 支持 JPG,PNG,TIFF等常见格式图像文件加载) imread函数原型是: CV_EXPORTS_W Mat imread( const String& filename, int flags = IMREAD_COLOR ); ------imread加载一副由filename指定的图像文件并返回一个Mat对象 ------第一个

TensorFlow加载数据

1.Preload方式 将数据直接内嵌到Graph中,再把Graph传入Session中运行.当数据量比较大时,Graph的传输会遇到效率问题. import tensorflow as tf # 设计训练模型Graph x1 = tf.constant([2, 3, 4]) x2 = tf.constant([4, 0, 1]) y = tf.add(x1, x2) # 打开一个session --> 计算y with tf.Session() as sess:     print(sess.