save——model模块保存和载入使用简单例子

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save——model模块保存和载入使用简单例子

https://www.w3xue.com/exp/article/201812/10995.html =====1====实践模型存入 import tensorflow as tf from tensorflow import saved_model as sm # 首先定义一个极其简单的计算图 X = tf.placeholder(tf.float32, shape=(3, )) scale = tf.Variable([10, 11, 12], dtype=tf.float32) y =…

【NLP学习其五】模型保存与载入的注意事项（记问题No module named 'model'）

这是一次由于路径问题(找不到模型)引出模型保存问题的记录最近,我试着把使用GPU训练完成的模型部署至预发布环境时出现了一个错误,以下是log节选 unpickler.load() ModuleNotFoundError: No module named 'model' 问题分析当时我很奇怪,因为这个模型在本地环境测试已经通过了从错误本身来看,程序是没有找到我们的模型那么这里可能是路径设置有误这是训练结束用于本地测试的目录树解决办法我添加了一个与src并行的包test用于复现问题到…

Django之model模块创建表完整过程

Django中,与数据库相关的模块是model模块,它提供了一种简单易操作的API方式与数据库交互,它是通过ORM映射的方式来操作数据库,一个类对应数据库一张表,一个类属性,对应该表的一个字段,一个实例化的类对象就是一个表中的一行数据信息.在开发的阶段,工程师只需要python语言本身进行代码设计,而不用太过于分散注意力去操作SQL原生操作语句,这样的方法既有它的优点,同样也有不足之处. 它们优缺点的大致如下: 优点: 1.实现了代码与数据库的解耦合 2.开发者不需要操作太多的原生SQL,可以提…

（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…

Tensorflow 保存和载入训练过程

本节涉及点: 保存训练过程载入保存的训练过程并继续训练通过命令行参数控制是否强制重新开始训练训练过程中的手动保存保存训练过程前,程序征得同意一.保存训练过程以下方代码为例: import tensorflow as tf import random random.seed() x = tf.placeholder(tf.float32) yTrain = tf.placeholder(tf.float32) w1 = tf.Variable(tf.random_normal([4,…

TensorFlow 模型的保存与载入

参考学习博客: # https://www.cnblogs.com/felixwang2/p/9190692.html 一.模型保存 # https://www.cnblogs.com/felixwang2/p/9190692.html # TensorFlow(十三):模型的保存与载入 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # 载入数据集 mnist = input_…

7.keras-模型保存和载入

keras-模型保存和载入 1.数据的载入与预处理 import numpy as np from keras.datasets import mnist from keras.utils import np_utils from keras.models import Sequential,load_model from keras.layers import * from keras.optimizers import SGD import os import tensorflow as t…