首页
Python
Java
IOS
Andorid
NodeJS
JavaScript
HTML5
【
[cnn]FashionMINST训练+保存模型+调用模型判断给定图片
】的更多相关文章
[深度学习] Pytorch(三)—— 多/单GPU、CPU,训练保存、加载模型参数问题
[深度学习] Pytorch(三)-- 多/单GPU.CPU,训练保存.加载预测模型问题 上一篇实践学习中,遇到了在多/单个GPU.GPU与CPU的不同环境下训练保存.加载使用使用模型的问题,如果保存.加载的上述三类环境不同,加载时会出错.就去研究了一下,做了实验,得出以下结论: 多/单GPU训练保存模型参数.CPU加载使用模型 #保存 PATH = 'cifar_net.pth' torch.save(net.module.state_dict(), PATH) #加载 net = Net()…
Python之TensorFlow的模型训练保存与加载-3
一.TensorFlow的模型保存和加载,使我们在训练和使用时的一种常用方式.我们把训练好的模型通过二次加载训练,或者独立加载模型训练.这基本上都是比较常用的方式. 二.模型的保存与加载类型有2种 1)需要重新建立图谱,来实现模型的加载 2)独家加载模型 模型的保存与训练加载: tf.train.Saver(<var_list>,<max_to_keep>) var_list: 指定要保存和还原的变量,作为一个dict或者list传递 max_to_keep: 指示要保留的最大检查…
【Demo 1】基于object_detection API的行人检测 3:模型训练并在OpenCV调用模型
训练准备 模型选择 选择ssd_mobilenet_v2_coco模型,下载地址(https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/g3doc/detection_model_zoo.md),解压到./Pedestrian_Detection/ssd_mobilenet_v2_coco_2018_03_29. 修改object_detection配置文件 进入目录./Pedestrian_Dete…
TensorFlow学习笔记:保存和读取模型
TensorFlow 更新频率实在太快,从 1.0 版本正式发布后,很多 API 接口就发生了改变.今天用 TF 训练了一个 CNN 模型,结果在保存模型的时候居然遇到各种问题.Google 搜出来的答案也是莫衷一是,有些回答对 1.0 版本的已经不适用了.后来实在没办法,就翻了墙去官网看了下,结果分分钟就搞定了-囧-. 这篇文章内容不多,主要讲讲 TF v1.0 版本中保存和读取模型的最简单用法,其实就是对官网教程的简要翻译摘抄. 保存和恢复 在 TensorFlow 中,保存和恢复模型最简单…
机器学习在入侵检测方面的应用 - 基于ADFA-LD训练集训练入侵检测判别模型
1. ADFA-LD数据集简介 ADFA-LD数据集是澳大利亚国防学院对外发布的一套主机级入侵检测数据集合,包括Linux和Windows,是一个包含了入侵事件的系统调用syscall序列的数据集(以单个进程,一段时间窗口内的systemcall api为一组) ADFA-LD数据已经将各类系统调用完成了特征化,并针对攻击类型进行了标注,各种攻击类型见下表 攻击类型 数据量 标注类型 Trainning 833 normal Validation 4373 normal Hydra-FTP 16…
第六节,TensorFlow编程基础案例-保存和恢复模型(中)
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,…
1 如何使用pb文件保存和恢复模型进行迁移学习(学习Tensorflow 实战google深度学习框架)
学习过程是Tensorflow 实战google深度学习框架一书的第六章的迁移学习环节. 具体见我提出的问题:https://www.tensorflowers.cn/t/5314 参考https://blog.csdn.net/zhuiqiuk/article/details/53376283后,对代码进行了修改. 问题的跟踪情况记录: 1 首先是保存模型: import tensorflow as tf from tensorflow.python.framework import grap…
TensorFlow保存和载入模型
首先定义一个tf.train.Saver类: saver = tf.train.Saver(max_to_keep=1) 其中,max_to_keep参数设定只保存最后一个参数,默认值是5,即保存最后5个模型,如果设置成0,训练过程中的所有模型都会被保存. 模型训练好以后,保存模型: saver.save(sess, ckpt_dir + "/nn_model.ckpt", global_step=1) 其中,sess是Session,ckpt_dir + "/nn_mode…
(原+译)pytorch中保存和载入模型
转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/8108466.html 参考网址: http://pytorch.org/docs/master/notes/serialization.html https://github.com/clcarwin/sphereface_pytorch 有两种方式保存和载入模型 1. 只保存和载入模型参数 保存: torch.save(the_model.state_dict(), PATH) 载入: the_m…
AI - TensorFlow - 示例05:保存和恢复模型
保存和恢复模型(Save and restore models) 官网示例:https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/save_and_restore_models 在训练期间保存检查点 在训练期间或训练结束时自动保存检查点.权重存储在检查点格式的文件集合中,这些文件仅包含经过训练的权重(采用二进制格式).可以使用经过训练的模型,而无需重新训练该模型,或从上次暂停的地方继续训练,以防训练过程中断 检查点回调用法:创建检查点回调,训练模型并将ModelC…