Tensorflow加载预训练模型和保存模型

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Tensorflow加载预训练模型和保存模型（ckpt文件）以及迁移学习finetuning

转载自:https://blog.csdn.net/huachao1001/article/details/78501928 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. 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…

Tensorflow加载预训练模型和保存模型

转载自:https://blog.csdn.net/huachao1001/article/details/78501928 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: 1.1 meta文件MyModel.meta文件保存的是图结构,meta文件…

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.…

[Pytorch]Pytorch加载预训练模型(转）

转自:https://blog.csdn.net/Vivianyzw/article/details/81061765 东风的地方 1. 直接加载预训练模型在训练的时候可能需要中断一下,然后继续训练,也就是简单的从保存的模型中加载参数权重: net = SNet() net.load_state_dict(torch.load("model_1599.pkl")) 这种方式是针对于之前保存模型时以保存参数的格式使用的: torch.save(net.state_dict(), &qu…

使用Huggingface在矩池云快速加载预训练模型和数据集

作为NLP领域的著名框架,Huggingface(HF)为社区提供了众多好用的预训练模型和数据集.本文介绍了如何在矩池云使用Huggingface快速加载预训练模型和数据集. 1.环境 HF支持Pytorch,TensorFlow和Flax.您可以根据HF官方文档安装对应版本,也可以使用矩池云HuggingFace镜像(基于Pytorch),快速启动. 矩池云租用机器入门手册如果使用其他镜像,你需要手动安装 transformers 和 datasets 两个包: pip install tr…

关于Tensorflow 加载和使用多个模型的方式

在Tensorflow中,所有操作对象都包装到相应的Session中的,所以想要使用不同的模型就需要将这些模型加载到不同的Session中并在使用的时候申明是哪个Session,从而避免由于Session和想使用的模型不匹配导致的错误.而使用多个graph,就需要为每个graph使用不同的Session,但是每个graph也可以在多个Session中使用,这个时候就需要在每个Session使用的时候明确申明使用的graph. g1 = tf.Graph() # 加载到Session 1的grap…