1.CKPT 目录结构 checkpoint: model.ckpt-1000.index model.ckpt-1000.data-00000-of-00001 model.ckpt-1000.meta 特点: 首先这种模型文件是依赖 TensorFlow 的,只能在其框架下使用: 数据和图是分开的 这种在训练的时候用的比较多. 代码:就省略了 2.pb模型-只有模型 这种方式只保存了模型的图结构,可以保留隐私的公布到网上. 感觉一些水的论文会用这种方式. 代码: thanks:https:/…

数十年前,计算机科学家兼网络作家Andrew S. Tanenbaum讽刺标准过多难以选择,当然现在也是如此,比如软件定义网络模型的数量也很多.但是在考虑部署软件定义网络(SDN)或者试点之前,首先需要选择要支持哪一种SDN模型.选择错误就会浪费时间和成本,甚至可能将基于SDN的产品置于不利之地.在这里云端卫士将会与大家探讨三种主要的SDN模型,阐述基本目标.机制以及每一种的缺陷. SDN解析:网络虚拟化模型 市场上最简单的SDN模型就是网络虚拟化模型,因初创公司Nicira流行,该公司2012…

一.开篇 在学习javascript之初,就在网上看过不少介绍javascript事件的文章,毕竟是js基础中的基础,文章零零散散有不少,但遗憾的是没有看到比较全面的系列文章.犹记得去年这个时候,参加百度的实习生面试,被问到事件模型,当时被问的一头雾水,平时敲onclick敲的挺爽,却没有关注到事件模型的整体概念.这个周末难得清闲,决定就javascript中的事件模型写个系列,算是对知识点的一个总结,也是对自己的一个交代. 初步计划分为以下几个部分: ①   javascript事件的基本概念…

三种模型实例化 原则上:每个数据表应对应一个模型类(Home/Model/GoodsModel.class.php --> 表tp_goods) 1.直接实例化 和实例化其他类库一样实例化模型类,通过路径进行实例化 $User = new \Home\Model\UserModel(); $Info = new \Admin\Model\InfoModel(); // 带参数实例化 $New = new \Home\Model\NewModel('blog','think_',$connecti…

1 作业讲解 指针间接操作的三个必要条件 两个变量 其中一个是指针 建立关联:用一个指针指向另一个地址 * 简述sizeof和strlen的区别 strlen求字符串长度,字符数组到’\0’就结束 sizeof是看数据类型占用大小(字节 何为野指针 声明指针变量后,内部数是随机的,为了避免野指针,初始化的时候要设为NULL 使用完之后,依然要设为NULL 2  昨日回顾 3 字符串易犯错误模型 判断一个指针是否合法应该看这个指针的值是不是NULL 而不是看*的内容 (错,最后a的位置已经变了,…

使用tensorflow训练模型,ckpt作为tensorflow训练生成的模型,可以在tensorflow内部使用.但是如果想要永久保存,最好将其导出成pb的形式. tensorflow已经准备好ckpt转pb的脚本,直接使用tensorflow脚本就可以很方便地将文件类型转换掉. 在github下载tensorflow代码,https://github.com/tensorflow/models/tree/master,其中research/object_detection文件夹里,提供了名…

ZeroMQ是一个消息队列网络库,实现网络常用技术封装.在C/S中实现了三种模式,这段时间用python简单实现了一下,感觉python虽然灵活.但是数据处理不如C++自由灵活. 1.Request-Reply模式: 客户端在请求后,服务端必须回响应 server: #!/usr/bin/python #-*-coding:utf-8-*- import time import zmq context = zmq.Context() socket = context.socket(zmq.REP…

tf.Session(),tf.InteractivesSession(),tf.train.Supervisor().managed_session()  用法的区别: tf.Session() 构造阶段完成后, 才能启动图. 启动图的第一步是创建一个 Session 对象, 如果无任何创建参数, 会话构造器将启动默认图. import tensorflow as tf matrix1 = tf.constant([[3., 3.]]) matrix2 = tf.constant([[2.],…

1.Request-Reply模式: 客户端在请求后,服务端必须回响应 server: #!/usr/bin/python #-*-coding:utf-8-*- import time import zmq context = zmq.Context() socket = context.socket(zmq.REP) socket.bind("tcp://*:5555") while True: message = socket.recv() print(message) #tim…

对于最多几千人同时在线的通信应用,通常使用单台服务器就可以支撑.但是,当同时在线的用户数达到几万.几十万.甚至百万的时候,我们就需要很多的服务器来分担负载.但是,依据什么规则和结构来组织这些服务器,并使它们能相互协调合作,是最关键的问题.如果你的通信应用是基于ESFramework通信框架构建的,当同时在线的用户人数剧增时,就可以非常容易地迁移到ESPlatform,以解决巨大并发的问题. ESPlatform 旨在协助快速构建大型的基于ESFramework通信框架的通信应用.ESPlatfo…

LVS 一.LVS简介     LVS是Linux Virtual Server的简写,意即Linux虚拟服务器,是一个虚拟服务器集群系统.本项目在1998年5月由章文嵩博士成立,是中国国内最早出现的自由软件之一. 二.LVS的分类 LVS-NAT:地址转换 LVS-DR: 直接路由 LVS-TUN:隧道 三.ipvsadm用法 其实LVS的本身跟iptables很相似,而且连命令的使用格式都很相似,其实LVS是根据iptables的框架开发的,那么LVS的本身分成了两个部分,第一部分是工作在内…

为了区分IO的五种模型,下面先来看看同步与异步.阻塞与非阻塞的概念差别. 同步:所谓同步,就是在发出一个功能调用时,在没有得到结果之前,该调用就不返回.按照这个定义,其实绝大多数函数都是同步调用(例如sin, isdigit等).但是一般而言,我们在说同步.异步的时候,特指那些需要其他部件协作或者需要一定时间完成的任务.最常见的例子就是 SendMessage.该函数发送一个消息给某个窗口,在对方处理完消息之前,这个函数不返回.当对方处理完毕以后,该函数才把消息处理函数所返回的 LRESULT值…

目录: Reactor(反应堆)和Proactor(前摄器) <I/O模型之三:两种高性能 I/O 设计模式 Reactor 和 Proactor> <[转]第8章 前摄器(Proactor):用于为异步事件多路分离和分派处理器的对象行为模式> <Java NIO系列教程(八)JDK AIO编程>-- java AIO的proactor模式 <Java NIO系列教程(七) selector原理 Epoll版的Selector>--java NIO的Reac…

由题目就可以看出,本节内容分为三部分,第一部分就是如何将训练好的模型持久化,并学习模型持久化的原理,第二部分就是如何将CKPT转化为pb文件,第三部分就是如何使用pb模型进行预测. 一,模型持久化 为了让训练得到的模型保存下来方便下次直接调用,我们需要将训练得到的神经网络模型持久化.下面学习通过TensorFlow程序来持久化一个训练好的模型,并从持久化之后的模型文件中还原被保存的模型,然后学习TensorFlow持久化的工作原理和持久化之后文件中的数据格式. 1,持久化代码实现 TensorF…

转自 https://www.cnblogs.com/zerotoinfinity/p/10242849.html 一.模型的保存 使用tensorflow训练模型的过程中,需要适时对模型进行保存,以及对保存的模型进行restore,以便后续对模型进行处理.如:测试.部署.拿别的模型进行fine-tune等. 保存模型是整个内容的第一步,操作十分简单,只需要创建一个saver,并在一个Session里完成保存. saver = tf.train.Saver() with tf.Session()…

参考: TensorFlow 自定义模型导出:将 .ckpt 格式转化为 .pb 格式 TensorFlow 模型保存与恢复 snpe tensorflow 模型前向传播 保存ckpt  tensorbard查看 ckpt转pb  pb 转snpe dlc 实例 log文件 输入节点 图像高度 图像宽度 图像通道数 input0 6,6,3 输出节点 --out_node add snpe-tensorflow-to-dlc --graph ./simple_snpe_log/model200.…

一.作用: https://blog.csdn.net/yjl9122/article/details/78341689 这节是关于tensorflow的Freezing,字面意思是冷冻,可理解为整合合并:整合什么呢,就是将模型文件和权重文件整合合并为一个文件,主要用途是便于发布.官方解释可参考:https://www.tensorflow.org/extend/tool_developers/#freezing这里我按我的理解翻译下,不对的地方请指正:有一点令我们为比较困惑的是,tensorf…

原文:https://www.cnblogs.com/nowornever-L/p/6991295.html 1. TensorFlow  生成的  .ckpt 和  .pb 都有什么用? The .ckpt is the model given by tensorflow which includes all the weights/parameters in the model. The .pb file stores the computational graph. To make ten…

tflearn 中文汉字识别,训练后模型存为pb给TensorFlow使用. 数据目录在data,data下放了汉字识别图片: data$ ls0  1  10  11  12  13  14  15  16  2  3  4  5  6  7  8  9 datag$ ls 0xxx.png yyy.png .... 代码: 如果将get model里的模型层数加非常深,训练时候很可能不会收敛,精度一直停留下1%以内. # -*- coding: utf-8 -*- from __future…

笔者提交到gitHub上的问题描述地址是:https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/20140 三种持久化模型加载方式的一个小结论 加载持久化模型的三种方式: 第一,saver.restore:属于当前代码计算图已经定义,我需要将持久化模型中变量的值加载到当前代码计算图中的变量中去.所以,两者只能是持久化模型中的变量是当前代码计算图中变量集合的一个子集,必须是一种严格包含的关系.(当然,可以在初始化Saver的时候指定加载哪些变量) 第二,i…

tensortlfow数据读取有三种方式 placehold feed_dict:从内存中读取数据,占位符填充数据 queue队列:从硬盘读取数据 Dataset:同时支持内存和硬盘读取数据 placehold-feed_dict 先用placehold 占位数据,在Graph中读取数据,数据直接内嵌到Graph中,然后当Graph传入Session是,用feed_dict喂补数据.当数据量比较大的时候,Graph的传输会遇到效率底下问题,特别是数据转换. import tensorflow a…

本文面对三种常常遇到的情况,总结三种读取数据的方式,分别用于处理单张图片.大量图片,和TFRecorder读取方式.并且还补充了功能相近的tf函数. 1.处理单张图片 我们训练完模型之后,常常要用图片测试,有的时候,我们并不需要对很多图像做测试,可能就是几张甚至一张.这种情况下没有必要用队列机制. import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt def read_image(file_name): img = tf.read_fil…

一.SQL2000的三种“故障还原模型” 在数据库属性的“选项”页,“故障还原模型”栏,共有三项选择:简单.完全.大容量日志记录.它们的根本差别在于SQL2000对数据库日志的维护方式不同.下面逐个讲述: 1.“完全”模型 我们都想象得出,如果需要实现“时点还原”,则SQL2000必须将所有的事务记录无一遗漏地保存下来,成为一条不中断的链.在日志文件中,每一条事务记录都被编了号(称“LSN”),号码是连续的. 在“完全”模型下,SQL2000对事务日志进行最严格.最彻底的管理.中心原理就是:如果…

#include "stdio.h" #include "stdlib.h" #include "string.h" void main() { , j = ; ]; *sizeof(char*)); //int array[10] if (myarray == NULL) { return; } ; i<; i++) { myarray[i] = (*sizeof(char)); //char buf[100]; if (myarray[…

html页面上的元素都可以看成是框组成的,框通过三种定位机制排列在一起就过程了我们看到的页面.而框就是盒模型. 盒模型 1.页面上的每个元素可以看成一个矩形框,每个框由元素的内容,内边距,边框和外边距组成. 2.如果在元素上添加背景,则背景是边框, 内边距和内容组成的区域. 3.在css中width和height指的是内容区域的宽度和高度.增加内边距,边框和外边距不会影响内容区域的尺寸,但会增加元素框的总尺寸.即width=element 注意:ie的盒模型中,width指的是内容,内边距,和边…

文中所讲基本都是以非阻塞IO.异步IO为基础.对于阻塞式IO,下面的编程模型几乎都不适用 Reactor三种线程模型 单线程模型 单个线程以非阻塞IO或事件IO处理所有IO事件,包括连接.读.写.异常.关闭等等.单线程Reactor模型基于同步事件分离器来分发事件,这个同步事件分离器,可以看做是一个单线程的while循环.下图描述了单线程模型的处理过程,看起来与网上大部分资料的图片不同,但本质是相同的. 注意上面的Selector之所以会有OP_ACEEPT事件,是因为在单线程模型中,Selec…

观察者模式可以说是众多设计模式中,最容易理解的设计模式之一了,观察者模式在Spring中也随处可见,面试的时候,面试官可能会问,嘿,你既然读过Spring源码,那你说说Spring中运用的设计模式吧,你可以自信的告诉他,Spring中的ApplicationListener就运用了观察者模式. 让我们一步一步来,首先我们要知道到底什么是观察者模式,用Java是如何实现的,在这里,我将会用三种方式来实现观察者模式. 什么是观察者模式 在现实生活中,观察者模式处处可见,比如 看新闻,只要新闻开始播放…

Paul Hiles: 3 ways to avoid an anemic domain model in EF Core 1.引言 在使用ORM中(比如Entity Framework)贫血领域模型十分常见 .本篇文章将先探讨贫血模型的问题,再去探究在EF Core中使用Code First时如何使用简单的方法来避免贫血模型. 2.什么是贫血模型 在对领域建模后,输出一系列类中仅包含一些简单属性声明而不包含业务逻辑的模型,就属于贫血模型.当使用Entity Framework时,它们不仅仅是简…

HTTPD三种工作模型 MPM是apache的多道处理模块,用于定义apache对客户端请求的处理方式.在linux中apache常用的三种MPM模型分别是prefork.worker和event. prefork: 预先生成进程,一个请求用一个进程响应.Apache2.2版本默认使用prefork模型.优点:稳定可靠.执行效率高,任何一个进程的崩溃不会影响其它请求.缺点:在大并发的时候对服务器资源消耗严重. worker: 基于线程的处理方式,一个进程生成多个线程,一个请求用一个线程响应.由于…

PD的CDM模型中的三种实体关系 本文摘自:http://www.cnblogs.com/syf/articles/2480580.html PD 正向工程使用说明:http://download.csdn.net/detail/lixiaolun/5630765 PD 逆向工程使用说明: CDM是大多数开发者使用PD时最先创建的模型,也是整个数据库设计最高层的抽象.CDM是建立在传统的ER图模型理论之上的,ER图中有三大主要元素:实体型,属性和联系.其中实体型对应到CDM中的Entity,属性…