写在前面 准备近期将微软的machinelearning-samples翻译成中文,水平有限,如有错漏,请大家多多指正. 如果有朋友对此感兴趣,可以加入我:https://github.com/feiyun0112/machinelearning-samples.zh-cn 图像分类 - 评分示例 问题 图像分类是许多业务场景中的常见情况. 对于这些情况,您可以使用预先训练的模型或训练自己的模型来对特定于自定义域的图像进行分类. 数据集 有两个数据源:tsv文件和图像文件.tsv 文件 包含2列

该文章转自https://blog.csdn.net/sinat_34474705/article/details/78995196 我在进行图像识别使用ckpt文件预测的时候,这个文章给我提供了极大的帮助,因此我决定把它记录下来. 原文链接A quick complete tutorial to save and restore Tensorflow models–by ANKIT SACHAN (英文水平有限,有翻译不当的地方请见谅) 在本教程中,我将介绍: - tensorflow模型是什

在这篇 TensorFlow 教程中,我们将学习如下内容: TensorFlow 模型文件是怎么样的? 如何保存一个 TensorFlow 模型? 如何恢复一个 TensorFlow 模型? 如何使用一个训练好的模型进行修改和微调? 1. TensorFlow 模型文件 在你训练完一个神经网络之后,你可能需要将这个模型保存下来,在后续实验中使用或者进行生产部署.那么,TensorFlow 模型文件长什么样呢?TensorFlow 模型主要包含我们已经训练好的网络设计(计算图)和网络参数.因此,T

翻译自:http://cv-tricks.com/tensorflow-tutorial/save-restore-tensorflow-models-quick-complete-tutorial/ 在这篇tensorflow教程中,我会解释: 1) Tensorflow的模型(model)长什么样子? 2) 如何保存tensorflow的模型? 3) 如何恢复一个tensorflow模型来用于预测或者迁移学习? 4) 如何使用预训练好的模型(imported pretrained model

转载:https://cloud.tencent.com/developer/article/1009979 tensorflow模型的格式通常支持多种,主要有CheckPoint(*.ckpt).GraphDef(*.pb).SavedModel. 1. CheckPoint(*.ckpt) 在训练 TensorFlow 模型时,每迭代若干轮需要保存一次权值到磁盘,称为“checkpoint”,如下图所示: 这种格式文件是由 tf.train.Saver() 对象调用 saver.save()

平时工作就是做深度学习,但是深度学习没有落地就是比较虚,目前在移动端或嵌入式端应用的比较实际,也了解到目前主要有 caffe2,腾讯ncnn,tensorflow,因为工作用tensorflow比较多,所以也就从tensorflow上下手了. 下面内容主要参考&翻译: https://www.tensorflow.org/mobile/?hl=zh-cn https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detect

TF Lite开发人员指南 目录: 1 选择一个模型 使用一个预训练模型 使用自己的数据集重新训练inception-V3,MovileNet 训练自己的模型 2 转换模型格式 转换tf.GraphDef 完整转换器参考 计算节点兼容性 Graph 可视化工具 3 在移动端app,使用TensorFlow Lite模型推理 android IOS Raspberry PI 使用一个TensorFlow Lite 模型在你的移动端app需要受到需要约束:首先,你必须有训练好的模型(预训练/自己训练

原文地址:搭建 MobileNet-SSD 开发环境并使用 VOC 数据集训练 TensorFlow 模型 0x00 环境 OS: Ubuntu 1810 x64 Anaconda: 4.6.12 Python: 3.6.8 TensorFlow: 1.13.1 OpenCV: 3.4.1 0x01 基础环境配置 Anaconda 下载地址: Anaconda-4.6.12-Linux 本文中安装位置为 /usr/local/anaconda3 修改默认的 python 版本为 3.6 cond

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

tensorflow模型可以利用tf.train.Saver类保存成文件.一个模型包含下面四个文件. meta文件 存储计算图的protobuf. data-00000-of-00001文件和index文件 存储权值和偏置的二进制文件. checkpoint文件 存储模型checkpoint信息的文本文件.

https://zhuanlan.zhihu.com/p/42214716 本文是“基于Tensorflow高阶API构建大规模分布式深度学习模型系列”的第五篇,旨在通过一个完整的案例巩固一下前面几篇文章中提到的各类高阶API的使用方法,同时演示一下用tensorflow高阶API构建一个比较复杂的分布式深度学习模型的完整过程. 文本要实现的深度学习模型是阿里巴巴的算法工程师18年刚发表的论文<Entire Space Multi-Task Model: An Effective Approach

tensorflow模型量化/DATA/share/DeepLearning/code/tensorflow/bazel-bin/tensorflow/tools/graph_transforms/transform_graph \--in_graph=./model_resnet100.pb \--out_graph=/tmp/model_resnet100_quantized_graph.pb \--inputs=input0 \--outputs=fcblock/fc1/add_1 \--

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")

主要内容: 1. 直接保存,加载模型; (可以指定加载,保存的var_list) 2. 加载,保存指定变量的模型 3. slim加载模型使用 4. 加载模型图结构和参数等 tensorflow 恢复部分参数.加载指定参数 tensorflow从已经训练好的模型中,恢复(指定)权重(构建新变量.网络)并继续训练(finetuning) Tensorflow 模型持久化 Model Persistence

使用docker部署模型的好处在于,避免了与繁琐的环境配置打交道.使用docker,不需要手动安装Python,更不需要安装numpy.tensorflow各种包,直接一个docker就包含了全部.docker的方式是如今部署项目的第一选择. 一.docker用法初探 1.安装 docker安装需要两个命令: sudo apt-get install docker sudo apt-get install docker.io 好的学习资料不必远求 docker --help docker run

参考: TensorFlow 自定义模型导出:将 .ckpt 格式转化为 .pb 格式 TensorFlow 模型保存与恢复 snpe tensorflow 模型前向传播 保存ckpt  tensorbard查看 ckpt转pb  pb 转snpe dlc 实例 log文件 输入节点 图像高度 图像宽度 图像通道数 input0 6,6,3 输出节点 --out_node add snpe-tensorflow-to-dlc --graph ./simple_snpe_log/model200.

使用TensorFlow Serving优化TensorFlow模型 https://www.tensorflowers.cn/t/7464 https://mp.weixin.qq.com/s/qOy9fR8Zd3SufvsMmLpoGg

使用tensorflow过程中,训练结束后我们需要用到模型文件.有时候,我们可能也需要用到别人训练好的模型,并在这个基础上再次训练.这时候我们需要掌握如何操作这些模型数据.看完本文,相信你一定会有收获! 1 Tensorflow模型文件 我们在checkpoint_dir目录下保存的文件结构如下: |--checkpoint_dir | |--checkpoint | |--MyModel.meta | |--MyModel.data-00000-of-00001 | |--MyModel.in

最近由于要将训练好的模型移植到硬件上,因此需要将TensorFlow转为caffe模型. caffe模型需要两个文件,一个是定义网络结构的prototxt,一个是存储了参数的caffemodel文件.只要生成这两个文件,caffe模型就算转好了. 在模型转换的过程中,我主要参考了https://github.com/lFatality/tensorflow2caffe. 首先根据已有的tensorflow模型定义caffe模型需要的网络结构prototxt文件,这个可以参考一些现有的protot

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