模型保存与恢复.自定义命令行参数. 在我们训练或者测试过程中,总会遇到需要保存训练完成的模型,然后从中恢复继续我们的测试或者其它使用.模型的保存和恢复也是通过tf.train.Saver类去实现,它主要通过将Saver类添加OPS保存和恢复变量到checkpoint.它还提供了运行这些操作的便利方法. tf.train.Saver(var_list=None, reshape=False, sharded=False, max_to_keep=5, keep_checkpoint_every_n…

场景拓展: UI自动化可能需要指定浏览器进行测试,为了做成自定义配置浏览器,可以通过动态添加pytest的命令行参数,在执行的时候,获取命令行传入的参数,在对应的浏览器执行用例. 1.自动化用例需要支持在不同测试环境运行,有时候在dev环境运行,有时候在test环境运行: 2.有时需要根据某个参数不同的参数值,执行不同的业务逻辑: Pytest自定义命令参数 在conftest文件里面,添加pytest_addoption 钩子函数,然后在函数里面编写上对应的命令,描述等,这个钩子函数会收集到所…

模型文件 tensorflow 训练保存的模型注意包含两个部分:网络结构和参数值. .meta .meta 文件以 “protocol buffer”格式保存了整个模型的结构图,模型上定义的操作等信息. 查看 meta 文件中所有的操作信息: # ================================================================ # # 列出 meta 中所有操作 # # =======================================…

tf 中定义了 tf.app.flags.FLAGS ,用于接受从终端传入的命令行参数,相当于对Python中的命令行参数模块optpars(参考:python中处理命令行参数的模块optpars)做了一层封装.optpars中的参数类型是通过参数 "type=xxx" 定义的,tf中每个合法类型都有对应的 "DEFINE_xxx"函数.常用: tf.app.flags.DEFINE_string() :定义一个用于接收 string 类型数值的变量; tf.app…

import os os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' import tensorflow as tf #tensorboard --logdir="./" # 命令行参数 python x.py --max_step=500 tf.app.flags.DEFINE_integer("max_step",1000,"train step number") FLAGS = tf.app.flags.FL…

一:自定义实现InputFormat *数据源来自于内存 *1.InputFormat是用于处理各种数据源的,下面是实现InputFormat,数据源是来自于内存. *1.1 在程序的job.setInputFormatClass(MyselfmemoryInputFormat.class); *1.2 实现InputFormat,extends InputFormat< , >,实现其中的两个方法,分别是getSplits(..),createRecordReader(..). *1.3 g…

命令行参数 在写代码的时候,在运行程序做一些初始化操作的时候,往往会通过命令行传参数到程序中,那么就会用到命令行参数 例如,指定程序运行的模式和级别: go run HTTPServer.go --mode survival --level 1 os.Args 可以通过 os 包的 Args 变量来获取所有命令行参数,得到的是一个 string 切片类型([]string),第一个命令行参数就是执行文件本身 package main import ( "fmt" "os&qu…

有时我会自定义一些 zsh 命令,以便提升某些高频操作的效率.本文记录我给一个自定义命令添加参数自动补全的方法. 场景 我自定义了一个 zsh 命令 gmt,执行 gmt <b2>,可以将当前所在的 git 分支 merge 到 <b2> 这个分支. 它具体完成以下工作: 切换到 git 分支 <b2>: 将 <b2> 分支更新到最新: 询问是否合并,输入 y 则进行分支合并. 也就是用一条命令完成一个 git checkout b2.git pull or…

在我们使用TensorFlow的时候,有时候需要训练一个比较复杂的网络,比如后面的AlexNet,ResNet,GoogleNet等等,由于训练这些网络花费的时间比较长,因此我们需要保存模型的参数. 编程基础案例中主要讲解模型的保存和恢复,以及使用几个案例使我们更好的理解这一块内容. 一 保存和载入模型 1.保存模型 首先需要建立一个saver,然后在session中通过saver的save即可将模型保存起来,代码如下: ''' 1.保存模型 ''' ''' 这里是各种构建模型graph的操作,…

该文章转自https://blog.csdn.net/sinat_34474705/article/details/78995196 我在进行图像识别使用ckpt文件预测的时候,这个文章给我提供了极大的帮助,因此我决定把它记录下来. 原文链接A quick complete tutorial to save and restore Tensorflow models–by ANKIT SACHAN (英文水平有限,有翻译不当的地方请见谅) 在本教程中,我将介绍: - tensorflow模型是什…