一.作用: https://blog.csdn.net/yjl9122/article/details/78341689 这节是关于tensorflow的Freezing,字面意思是冷冻,可理解为整合合并:整合什么呢,就是将模型文件和权重文件整合合并为一个文件,主要用途是便于发布.官方解释可参考:https://www.tensorflow.org/extend/tool_developers/#freezing这里我按我的理解翻译下,不对的地方请指正:有一点令我们为比较困惑的是,tensorf…

由题目就可以看出,本节内容分为三部分,第一部分就是如何将训练好的模型持久化,并学习模型持久化的原理,第二部分就是如何将CKPT转化为pb文件,第三部分就是如何使用pb模型进行预测. 一,模型持久化 为了让训练得到的模型保存下来方便下次直接调用,我们需要将训练得到的神经网络模型持久化.下面学习通过TensorFlow程序来持久化一个训练好的模型,并从持久化之后的模型文件中还原被保存的模型,然后学习TensorFlow持久化的工作原理和持久化之后文件中的数据格式. 1,持久化代码实现 TensorF…

转自 https://www.cnblogs.com/zerotoinfinity/p/10242849.html 一.模型的保存 使用tensorflow训练模型的过程中,需要适时对模型进行保存,以及对保存的模型进行restore,以便后续对模型进行处理.如:测试.部署.拿别的模型进行fine-tune等. 保存模型是整个内容的第一步,操作十分简单,只需要创建一个saver,并在一个Session里完成保存. saver = tf.train.Saver() with tf.Session()…

1.首先就要下载模型结构 首先要做的就是下载训练好的模型结构和预训练好的模型,结构地址是:点击打开链接 模型结构如下: 文件test_vgg16.py可以用于提取特征.其中vgg16.npy是需要单独下载的文件. 2.使用预训练的模型提取特征 打开test_vgg16.py,做如下修改: import numpy as np import tensorflow as tf import vgg16 import utils img1 = utils.load_image("./test_data…

目录: 分布式Estimator 自定义模型 建立自己的机器学习Estimator 调节RunConfig运行时的参数 Experiment和LearnRunner 深度学习Estimator 深度神经网络 广度深度模型 机器学习Estimator 线性/逻辑回归 随机森林 K均值聚类 支持向量机 DataFrame 监督器Monitors 代码例子 一.分布式Estimator Estimator包含各种机器学习和深度学习的类,用户能直接使用这些高阶类,同时可根据实际的应用需求快速创建自己的子…

1.准备数据 首选将自己的图像数据分类分别放在不同的文件夹下,比如新建data文件夹,data文件夹下分别存放up和low文件夹,up和low文件夹下存放对应的图像数据.也可以把up和low文件夹换成0和1.根据自己数据类别,自己设定.如图所示 以上三张图片注意看目录.这样数据就准备好了. 2.将图像数据转换成tfrecords       直接上代码,代码中比较重要的部分我都做了注释. import os import tensorflow as tf from PIL import Imag…

https://www.cnblogs.com/jiangxinyang/p/10208227.html https://www.cnblogs.com/jiangxinyang/p/10241243.html 一.textRNN模型 https://www.jianshu.com/p/e2f807679290 https://github.com/gaussic/text-classification-cnn-rnn https://github.com/DengYangyong/Chines…

一.import 包 import os import pandas as pd import csv import time import datetime import numpy as np import tensorflow as tf import re import sys from __future__ import print_function import matplotlib.pyplot as plt from tqdm import tqdm 二.数据处理: 1.问题:将…

1.准备数据 把数据放进txt文件中(数据量大的话,就写一段程序自己把数据自动的写入txt文件中,任何语言都能实现),数据之间用逗号隔开,最后一列标注数据的标签(用于分类),比如0,1.每一行表示一个训练样本.如下图所示. 其中前三列表示数据(特征),最后一列表示数据(特征)的标签.注意:标签需要从0开始编码! 2.实现全连接网络 这个过程我就不多说了,如何非常简单,就是普通的代码实现,本篇博客的重点在于使用自己的数据,有些需要注意的地方我在后面会做注释.直接上代码 #隐含层参数设置 in_un…

本系列为Tensorflow实战Google深度学习框架知识笔记,仅为博主看书过程中觉得较为重要的知识点,简单摘要下来,内容较为零散,请见谅. 2017-11-06 [第五章] MNIST数字识别问题 1. MNIST数据处理 为了方便使用,Tensorflow提供了一个类来处理MNIST数据,这个类会自动下载并转化MNIST数据的格式,将数据从原始的数据包中解析成训练和测试神经网络时使用的格式. 2. 神经网络模型训练及不同模型结果对比 为了评测神经网络模型在不同参数下的效果,一般会从训练数据…