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")…

使用 tf.train.Saver 保存:tf.train.Saver.save(sess, save_path, global_step=None, latest_filename=None, meta_graph_suffix='meta', write_meta_graph=True, write_state=True) 加载:tf.train.Saver.restore(sess,save_path) 步骤为:定义输入 placeholder 定义graph 定义 loss 定义 opt…

tensorflow中的模型常常是protobuf格式,这种格式既可以是二进制也可以是文本.keras模型保存和加载与tensorflow不同,keras中的模型保存和加载往往是保存成hdf5格式. keras的模型保存分为多种情况. 一.不保存模型只显示大概结构 model.summary() 这个函数会打印模型结构,但是仅仅是打印到控制台. keras.utils.plot_model() 使用graphviz中的dot.exe生成网络结构拓扑图 二.保存模型结构 keras.models.…

模型读取和存储 总结下来,就是几个函数 torch.load()/torch.save() 通过python的pickle完成序列化与反序列化.完成内存<-->磁盘转换. Module.state_dict()/Module.load_state_dict() state_dict()获取模型参数.load_state_dict()加载模型参数 读写Tensor 我们可以直接使用save函数和load函数分别存储和读取Tensor.save使用Python的pickle实用程序将对象进行序列化…

最近使用Pytorch在学习一个深度学习项目,在模型保存和加载过程中遇到了问题,最终通过在网卡查找资料得已解决,故以此记之,以备忘却. 首先,是在使用多GPU进行模型训练的过程中,在保存模型参数时,应该使用类似如下代码进行保存: torch.save({                 'epoch': epoch,                 'state_dict': model.module.state_dict(),                 'optimizer': opti…

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…

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…

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.…

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…

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…