具体步骤如下: 1.  TFLiteConverter保存模型 修改网络模型代码,将模型通过TFLiteConverter转化成为 TensorFlow Lite FlatBuffer即为.tflite的备份文件.参考官网说明https://tensorflow.google.cn/lite/convert/python_api 这里我选择的模型是tensorflow tutorial里面的mnist代码,原因是比较简单,方便实验.具体路径models-master/tutorials/imag…

做一个简易web使用Flask是最好的选择,不仅上手快,使用也很便利.Django很强大也很好用,但一次就会创建一个项目的所需的文件,我觉得对于测试一个模型在web端有没有效果没必要用它. flask依赖jinja和werkzeug,所以再稍微学一点jinja的语法即可. 关于TensorFlow如何保存/加载模型就不多说了(或者可以直接使用TensorFlow.js,但我用npm一直安装出错,遂放弃). 首先安装flask:`pip install flask`.可能需要注意flask的环境变…

一.C调用Python 1.新建一个Python文件,名称为py_multipy.py: #import numpy as np def multiply(a=1,b=2): print('Function of python called!') print('a:',a) print('b:',b) print('a*b:',a*b) #print('numpy a*b:',np.multiply(a,b)) 2.新建一个C调用文件,名称为call_python.c #include <std…

承接移动端目标识别(2) 使用TensorFlow Lite在移动设备上运行         在本节中,我们将向您展示如何使用TensorFlow Lite获得更小的模型,并允许您利用针对移动设备优化的操作. TensorFlow Lite是TensorFlow针对移动和嵌入式设备的轻量级解决方案.它支持端上的机器学习推理,具有低延迟和小二进制模型大小. TensorFlow Lite使用了许多技术,例如允许更小和更快(定点数学)模型的量化内核. 对于本节,您需要从源代码构建TensorFlow…

一.TensorFlow模型保存和提取方法 1. TensorFlow通过tf.train.Saver类实现神经网络模型的保存和提取.tf.train.Saver对象saver的save方法将TensorFlow模型保存到指定路径中,saver.save(sess,"Model/model.ckpt"),实际在这个文件目录下会生成4个人文件: checkpoint文件保存了一个录下多有的模型文件列表,model.ckpt.meta保存了TensorFlow计算图的结构信息,model.…

在使用Tensorflow时,我们经常要将以训练好的模型保存到本地或者使用别人已训练好的模型,因此,作此笔记记录下来. TensorFlow通过tf.train.Saver类实现神经网络模型的保存和提取.tf.train.Saver对象saver的save方法将TensorFlow模型保存到指定路径中,如:saver.save(sess, "/Model/model"), 执行完,在相应的目录下将会有4个文件: meta:文件保存的是图结构信息,meta文件是pb(protocol b…

原文地址:搭建 MobileNet-SSD 开发环境并使用 VOC 数据集训练 TensorFlow 模型 0x00 环境 OS: Ubuntu 1810 x64 Anaconda: 4.6.12 Python: 3.6.8 TensorFlow: 1.13.1 OpenCV: 3.4.1 0x01 基础环境配置 Anaconda 下载地址: Anaconda-4.6.12-Linux 本文中安装位置为 /usr/local/anaconda3 修改默认的 python 版本为 3.6 cond…

Tensorflow Mask-RCNN训练识别箱子的模型…

查看GPU-ID CMD输入: nvidia-smi 观察到存在序号为0的GPU ID 观察到存在序号为0.1.2.3的GPU ID 在终端运行代码时指定GPU 如果电脑有多个GPU,Tensorflow默认全部使用.如果想只使用部分GPU,可以设置CUDA_VISIBLE_DEVICES 命令行输入: # 指定采用1号GPU运行*.py CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python *.py Environment Variable Syntax Results CUDA_VIS…

模型优化工具包是一套先进的技术工具包,可协助新手和高级开发者优化待部署和执行的机器学习模型.自推出该工具包以来,  我们一直努力降低机器学习模型量化的复杂性 (https://www.tensorflow.org/lite/performance/post_training_quantization). 最初,我们通过"混合运算"为训练后量化提供支持,该方法可量化模型参数(例如权重),但以浮点方式执行部分计算.今天,我们很高兴宣布推出一款新工具:训练后整型量化.整型量化是一种通用技术,…

最近由于要将训练好的模型移植到硬件上,因此需要将TensorFlow转为caffe模型. caffe模型需要两个文件,一个是定义网络结构的prototxt,一个是存储了参数的caffemodel文件.只要生成这两个文件,caffe模型就算转好了. 在模型转换的过程中,我主要参考了https://github.com/lFatality/tensorflow2caffe. 首先根据已有的tensorflow模型定义caffe模型需要的网络结构prototxt文件,这个可以参考一些现有的protot…

PS:要转载请注明出处,本人版权所有. PS: 这个只是基于<我自己>的理解, 如果和你的原则及想法相冲突,请谅解,勿喷. 前置说明   本文作为本人csdn blog的主站的备份.(BlogID=112) 环境说明 Ubuntu 18.04 MLU270 加速卡一张 前言   阅读本文前,请务必须知以下前置文章概念: <寒武纪加速平台(MLU200系列) 摸鱼指南(一)--- 基本概念及相关介绍> ( https://blog.csdn.net/u011728480/articl…

翻译自:http://cv-tricks.com/tensorflow-tutorial/save-restore-tensorflow-models-quick-complete-tutorial/ 在这篇tensorflow教程中,我会解释: 1) Tensorflow的模型(model)长什么样子? 2) 如何保存tensorflow的模型? 3) 如何恢复一个tensorflow模型来用于预测或者迁移学习? 4) 如何使用预训练好的模型(imported pretrained model…

转载:https://cloud.tencent.com/developer/article/1009979 tensorflow模型的格式通常支持多种,主要有CheckPoint(*.ckpt).GraphDef(*.pb).SavedModel. 1. CheckPoint(*.ckpt) 在训练 TensorFlow 模型时,每迭代若干轮需要保存一次权值到磁盘,称为“checkpoint”,如下图所示: 这种格式文件是由 tf.train.Saver() 对象调用 saver.save()…

平时工作就是做深度学习,但是深度学习没有落地就是比较虚,目前在移动端或嵌入式端应用的比较实际,也了解到目前主要有 caffe2,腾讯ncnn,tensorflow,因为工作用tensorflow比较多,所以也就从tensorflow上下手了. 下面内容主要参考&翻译: https://www.tensorflow.org/mobile/?hl=zh-cn https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detect…

TF Lite开发人员指南 目录: 1 选择一个模型 使用一个预训练模型 使用自己的数据集重新训练inception-V3,MovileNet 训练自己的模型 2 转换模型格式 转换tf.GraphDef 完整转换器参考 计算节点兼容性 Graph 可视化工具 3 在移动端app,使用TensorFlow Lite模型推理 android IOS Raspberry PI 使用一个TensorFlow Lite 模型在你的移动端app需要受到需要约束:首先,你必须有训练好的模型(预训练/自己训练…

我们的模型训练出来想给别人用,或者是我今天训练不完,明天想接着训练,怎么办?这就需要模型的保存与读取.看代码: import tensorflow as tf import numpy as np import os #输入数据 x_data = np.linspace(-1,1,300)[:, np.newaxis] noise = np.random.normal(0,0.05, x_data.shape) y_data = np.square(x_data)-0.5+noise #输入层…

TensorFlow 模型保存与加载 TensorFlow中总共有两种保存和加载模型的方法.第一种是利用 tf.train.Saver() 来保存,第二种就是利用 SavedModel 来保存模型,接下来以自己项目中的代码为例. 项目中模型的代码: class TensorFlowDKT(object): def __init__(self, config, batch_size): # 导入配置好的参数 self.hiddens = hiddens = config.modelConfig.h…

https://zhuanlan.zhihu.com/p/42214716 本文是“基于Tensorflow高阶API构建大规模分布式深度学习模型系列”的第五篇,旨在通过一个完整的案例巩固一下前面几篇文章中提到的各类高阶API的使用方法,同时演示一下用tensorflow高阶API构建一个比较复杂的分布式深度学习模型的完整过程. 文本要实现的深度学习模型是阿里巴巴的算法工程师18年刚发表的论文<Entire Space Multi-Task Model: An Effective Approach…

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…

TensorFlow模型保存和加载方法 模型保存 import tensorflow as tf w1 = tf.Variable(tf.constant(2.0, shape=[1]), name="w1-name") w2 = tf.Variable(tf.constant(3.0, shape=[1]), name="w2-name") a = tf.placeholder(dtype=tf.float32, name="a-name")…

主要内容: 1. 直接保存,加载模型; (可以指定加载,保存的var_list) 2. 加载,保存指定变量的模型 3. slim加载模型使用 4. 加载模型图结构和参数等 tensorflow 恢复部分参数.加载指定参数 tensorflow从已经训练好的模型中,恢复(指定)权重(构建新变量.网络)并继续训练(finetuning) Tensorflow 模型持久化 Model Persistence…

tensorflow训练后保存的模型主要包含两部分,一是网络结构的定义(网络图),二是网络结构里的参数值. 1.  .meta文件 .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. 这个文件保存了网络结构的定义.例如 model.ckpt-3072.meta ,大小是 2.9 MB. 2.  .data-00000-of-00001 文件和 .index 文件 .data-00000-of-00001 文件和 .index 文件…

使用tensorflow过程中,训练结束后我们需要用到模型文件.有时候,我们可能也需要用到别人训练好的模型,并在这个基础上再次训练.这时候我们需要掌握如何操作这些模型数据.看完本文,相信你一定会有收获! 1 Tensorflow模型文件 我们在checkpoint_dir目录下保存的文件结构如下: |--checkpoint_dir | |--checkpoint | |--MyModel.meta | |--MyModel.data-00000-of-00001 | |--MyModel.in…

在这篇 TensorFlow 教程中,我们将学习如下内容: TensorFlow 模型文件是怎么样的? 如何保存一个 TensorFlow 模型? 如何恢复一个 TensorFlow 模型? 如何使用一个训练好的模型进行修改和微调? 1. TensorFlow 模型文件 在你训练完一个神经网络之后,你可能需要将这个模型保存下来,在后续实验中使用或者进行生产部署.那么,TensorFlow 模型文件长什么样呢?TensorFlow 模型主要包含我们已经训练好的网络设计(计算图)和网络参数.因此,T…

我们在上线使用一个算法模型的时候,首先必须将已经训练好的模型保存下来.tensorflow保存模型的方式与sklearn不太一样,sklearn很直接,一个sklearn.externals.joblib的dump与load方法就可以保存与载入使用.而tensorflow由于有graph, operation 这些概念,保存与载入模型稍显麻烦. 一.基本方法 网上搜索tensorflow模型保存,搜到的大多是基本的方法.即 保存 定义变量 使用saver.save()方法保存 载入 定义变量 使…

模型压缩 为了将tensorflow深度学习模型部署到移动/嵌入式设备上,我们应该致力于减少模型的内存占用,缩短推断时间,减少耗电.有几种方法可以实现这些要求,如量化.权重剪枝或将大模型提炼成小模型. 在这个项目中,我使用了 TensorFlow 中的量化工具来进行模型压缩.目前我只使用权重量化来减小模型大小,因为根据 Mac 上的测试结果,完整 8 位转换没有提供额外的好处,比如缩短推断时间.(由于 requant_range 中的错误,无法在 Pixel 上运行完整的 8 位模型).由于 8…

本文介绍如何在C++环境中部署Keras或TensorFlow模型. 一.对于Keras, 第一步,使用Keras搭建.训练.保存模型. model.save('./your_keras_model.h5') 第二步,冻结Keras模型. from keras.models import load_modelimport tensorflow as tffrom tensorflow.python.framework import graph_iofrom keras import backen…

ML.NET在不久前发行了1.0版本,在考虑这一新轮子的实际用途时,最先想到的是其能否调用已有的模型,特别是最被广泛使用的Tensorflow模型.于是在查找了不少资料后,有了本篇示例.希望可以有抛砖引玉之功. 环境 Tensorflow 1.13.1 Microsoft.ML 1.0.0 Microsoft.ML.TensorFlow 0.12.0 netcoreapp2.2 训练模型 这里为了方便,利用Keras的API减少所需的代码. import tensorflow as tf mni…

1.Tensorflow的模型到底是什么样的? Tensorflow模型主要包含网络的设计(图)和训练好的各参数的值等.所以,Tensorflow模型有两个主要的文件: a) Meta graph: 这是一个协议缓冲区(protocol buffer),它完整地保存了Tensorflow图:即所有的变量.操作.集合等.此文件以 .meta 为拓展名. b) Checkpoint 文件: 这是一个二进制文件,包含weights.biases.gradients 和其他所有变量的值.此文件以 .ck…