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

参考网上的:https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/8854 import tensorflow as tf from tensorflow.python.platform import gfile with tf.Session() as sess: model_filename ='PATH_TO_PB.pb' with gfile.FastGFile(model_filename, 'rb') as f: graph_def = tf

这篇薄荷主要是讲了如何用tensorflow去训练好一个模型,然后生成相应的pb文件.最后会将如何重新加载这个pb文件. 首先先放出PO主的github: https://github.com/ppplinday/tensorflow-vgg16-train-and-test 其中的pitcute文件是狗和猫的图片分别15张一共30(别吐槽,只是为了练手学习的233333), train那个就是训练的文件,test这个就是测试的文件. 接着PO主会慢慢讲解相应的步骤. !!!ps:由于PO主也是

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

import tensorflow as tf from tensorflow.python.tools import freeze_graph #os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']='2' #设置GPU model_path = "D:\\JupyterWorkSpace\\Tensorflow\\Fine-tuning\\tensorflow-resnet-pretrained-20160509\\ResNet-L152.ckpt" #设置mode

本文介绍将训练好的model.pb文件在tensorboard中展示其网络结构. 1. 从pb文件中恢复计算图 import tensorflow as tf model = 'model.pb' #请将这里的pb文件路径改为自己的 graph = tf.get_default_graph() graph_def = graph.as_graph_def() graph_def.ParseFromString(tf.gfile.FastGFile(model, 'rb').read()) tf.

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

osi7层开放式系统互连网络模型 1.物理层:主要定义物理设备标准,如网线的接口类型.光纤的接口类型.各种传输介质的传输速率等.它的主要作用是传输比特流(就是由1.0转化为电流强弱来进行传输,到达目的地后在转化为1.0,也就是我们常说的数模转换与模数转换).这一层的数据叫做比特. 2.数据链路层:定义了如何让格式化数据以进行传输,以及如何让控制对物理介质的访问.这一层通常还提供错误检测和纠正,以确保数据的可靠传输. 3.网络层:在位于不同地理位置的网络中的两个主机系统之间提供连接和路径选择.In

训练了很久的Tf模型,终于要到生产环境中去考研一番了.今天花费了一些时间去研究tf的模型如何在生产环境中去使用.大概整理了这些方法. 继续使用分步骤保存了的ckpt文件 这个貌似脱离不了tensorflow框架,而且生成的ckpt文件比较大,发布到生产环境的时候,还得把python的算法文件一起搞上去,如何和其他程序交互,可能还得自己去写服务.估计很少有人这么做,貌似性能也很一般. 使用tensorflow Serving tf Serving貌似是大家都比较推崇的方法.需要编译tfServin

.ckpt文件是旧版本的输出saver.save(sess),相当于现在的.ckpt-data checkpoint文件仅用于告知某些TF函数,这是最新的检查点文件. .ckpt-meta 包含元图,即计算图的结构,没有变量的值(基本上可以在tensorboard / graph中看到).saver = tf.train.import_meta_graph(path_to_ckpt_meta) saver.restore(sess, path_to_ckpt_data) .ckpt-index是

由于项目需要,需要将TensorFlow保存的模型从ckpt文件转换为pb文件. import os from tensorflow.python import pywrap_tensorflow from net2use import inception_resnet_v2_small#这里使用自己定义的模型函数即可 import tensorflow as tf if __name__=='__main__': pb_file = "./model/output.pb" ckpt_

一. 数字测试 格式:n1  -op  n2 测试操作op: eq/ne/le/ge/lt/gt    -->    等于/不等于/小于等于/大于等于/小于/大于 1. 数字比较可以使用特殊的(())操作符,用法更接近于C语言,见数字测试. 二. 字符串测试 s1 = s2 #s1与s2是否相同 s1 != s2  #s1与s2是否不相同 s1 < s2 #s1是否小于s2 s1 > s2 #s1是否大于s2 -n s1 #s1长度是否大于0 -z s1  #s1长度是否为0 1. 字符

软件测试工程师称为“QA”,质量保证者——这是入门的第一点要学习的. 首先看基本的测试模型 1.“V”型 特点:[活动串行]这是一种古老的瀑布模型,反映了实际和测试之间的关系. 局限:仅仅把测试过程作为编码之后的一个阶段,忽视了测试对需求分析,系统设计的验证,如果前面设计错误,得一直到后期的验收测试才被发现,耗时耗力.   2.“W”型 特点:[活动串行]测试与开发同时进行,在V模型的基础上,增加了在开发阶段的同步测试 局限:仍然不支持迭代,减少了一定错误发生率,但是需按照流水线进行设计.编码和

整数比较方法一:[  ] 或 [[  ]]   (1) 此方法需要使用整数比较运算符.[标注:equal 等于   greater 大于   less-then 小于] (2) 使用时一定要注意前后一定要有的空格:[  num1 -eq num2  ]   [[  num1 -eq num2  ]] 方法二:((  ))  (1) 此方法使用的是类似数学运算比较的运算符:==  >=  <=  != # a=2;b=3 # [ $a -eq $b ];echo $? 1 # [ $a -lt

/******************************************************************************** * Android AIDL自动生成Java文件测试 * 说明: * 知道有aidl这东西已经挺久了,但是一直没有花时间来系统了解一下其工作机制,现在 * 花点时间一点一点验证一下其功能. * * 2016-5-8 深圳 南山平山村 曾剑锋 ***********************************************

rsyslog 测试(rsyslog 必须yum 安装uat-web02:/root# rpm -qa | grep rsyslog rsyslog-8.21.0-1.el6.x86_64) //读取单个文件测试: 客户端发送: uat-web02:/var/log/nginx# echo "zjzc-111222333444qwe" >>scan.log uat-web02:/var/log/nginx# 服务端接收: zjtest7-frontend:/data/sca

shell运算符有很多,关系运算符,算数运算符,布尔运算符,字符串运算符和文件测试运算符 1,算术运算符 原声bash 不支持简单的算术运算,可以使用expr 工具 两点注意: 表达式和运算符之间要有空格,例如 2+2 是不对的,必须写成 2 + 2,这与我们熟悉的大多数编程语言不一样. 完整的表达式要被 ` ` 包含,注意这个字符不是常用的单引号,在 Esc 键下边. #!/bin/basha=10b=20rst=`expr 2 + 2`echo '2+2 =' ${rst} rst=`exp

注意事项: (1)bash不支持简单的数学运算,但是可以通过其他命令来实现,例如 awk 和 expr,expr 最常用: (2)完整的表达式要被 ` ` 包含,注意这个字符不是常用的单引号,在 Esc 键下边. (3)条件表达式要放在方括号之间,变量与符号之间必须以空格隔开,命令才可以识别: (4)乘号(*)在shell中有特殊含义,作为乘法符号时,要在*前边必须加反斜杠(\)才能实现乘法运算: (5)关系运算符采用的是英文字母的缩写,等于(-eq,equal),不等于(-ne,not equ

shell脚本中文件测试 author:headsen chen  2017-10-17  14:35:19 个人原创,转载请注明作者,否则 依法追究法律责任 [ -f  filename  ]   ,文件filename存在且为普通文件时,返回真(0) [ -d  filename ]  ,文件存在且为目录,返回真. [ -L filename  ],文件存在且为链接文件时,返回真 [ -e  filename ] , 文件或目录存在,返回真. [ -x  filename  ], 文件或目录