TensorFlow 训练好模型参数的保存和恢复代码,之前就在想模型不应该每次要个结果都要重新训练一遍吧,应该训练一次就可以一直使用吧. TensorFlow 提供了 Saver 类,可以进行保存和恢复.下面是 TensorFlow-Examples 项目中提供的保存和恢复代码. ''' Save and Restore a model using TensorFlow. This example is using the MNIST database of handwritten digits

训练完一个模型后,为了以后重复使用,通常我们需要对模型的结果进行保存.如果用Tensorflow去实现神经网络,所要保存的就是神经网络中的各项权重值.建议可以使用Saver类保存和加载模型的结果. 1.使用tf.train.Saver.save()方法保存模型 tf.train.Saver.save(sess, save_path, global_step=None, latest_filename=None, meta_graph_suffix='meta', write_meta_graph

写在前面 我之前使用的LSTM计算单元是根据其前向传播的计算公式手动实现的,这两天想要和TensorFlow自带的tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell()比较一下,看看哪个训练速度快一些.在使用tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell()进行建模的时候,遇到了模型保存.加载的问题. 查找了一些博主的经验,再加上自己摸索,在这里做个笔记,总结经验.其中关键要素有以下3点: 1.需要保存哪些变量(tensor),就要给哪些变量取名字(即name='XXXXX').

[深度学习] Pytorch(三)-- 多/单GPU.CPU,训练保存.加载预测模型问题 上一篇实践学习中,遇到了在多/单个GPU.GPU与CPU的不同环境下训练保存.加载使用使用模型的问题,如果保存.加载的上述三类环境不同,加载时会出错.就去研究了一下,做了实验,得出以下结论: 多/单GPU训练保存模型参数.CPU加载使用模型 #保存 PATH = 'cifar_net.pth' torch.save(net.module.state_dict(), PATH) #加载 net = Net()

转自:https://anifacc.github.io/deeplearning/machinelearning/python/2017/08/30/dlwp-ch14-keep-best-model-checkpoint/,感谢分享 深度学习模型花费时间大多很长, 如果一次训练过程意外中断, 那么后续时间再跑就浪费很多时间. 这一次练习中, 我们利用 Keras checkpoint 深度学习模型在训练过程模型, 我的理解是检查训练过程, 将好的模型保存下来. 如果训练过程意外中断, 那么我

1. 准备预训练好的模型 TensorFlow 预训练好的模型被保存为以下四个文件 data 文件是训练好的参数值,meta 文件是定义的神经网络图,checkpoint 文件是所有模型的保存路径,如下所示,为简单起见只保留了一个模型. model_checkpoint_path: "/home/senius/python/c_python/test/model-40" all_model_checkpoint_paths: "/home/senius/python/c_py

当然这个模型参数,最好用自己的,否则不够精确,我自己的还没训练完. from matplotlib import pyplot as plt import gluoncv from gluoncv import model_zool_zoo,data,utils net = model_zoo.get_model('faster_rcnn_resnet50_v1b_voc',pretrained = True) x, orig_img = data.transforms.presets.rcnn

vars = tf.global_variables() net_var = [var for var in vars if 'bi-lstm_secondLayer' not in var.name and 'word_embedding1s' not in var.name and 'proj_secondLayer' not in var.name ] saver_pre = tf.train.Saver(net_var) saver_pre.restore(self.sess, tf.t

GAN:通过 将 样本 特征 化 以后, 告诉 模型 哪些 样本 是 黑 哪些 是 白, 模型 通过 训练 后, 理解 了 黑白 样本 的 区别, 再输入 测试 样本 时, 模型 就可以 根据 以往 的 经验 判断 是 黑 还是 白. 与 这些 分类 的 算法 不同, GAN 的 基本 原理 是, 有两 个 相生相克 的 模型 Generator 和 Discriminator,Generator 随机 生成 样本, Discriminator 将 真实 样本 标记 为 Real, 将 Gene

一.构建自己的数据集 1.格式必须为jpg.jpeg或png. 2.在models/research/object_detection文件夹下创建images文件夹,在images文件夹下创建train和val两个文件夹,分别存放训练集图片和测试集图片. 3.下载labelImg目标检测标注工具 (1)下载地址:https://github.com/tzutalin/labelImg (2)由于LabelImg是用Python编写的,并使用Qt作为其图形界面. 因此,python2安装qt4:

主要就是讲解利用libsvm-mat工具箱建立分类(回归模型)后,得到的模型model里面参数的意义都是神马?以及如果通过model得到相应模型的表达式,这里主要以分类问题为例子.测试数据使用的是libsvm-mat自带的heart_scale.mat数据(270*13的一个属性据矩阵,共有270个样本,每个样本有13个属性),方便大家自己测试学习.首先上一个简短的测试代码: %% ModelDecryption % by faruto @ faruto's Studio~ % http://b

http://blog.sina.com.cn/s/blog_6646924501018fqc.html 主要就是讲解利用libsvm-mat工具箱建立分类(回归模型)后,得到的模型model里面参数的意义都是神马?以及如果通过model得到相应模型的表达式,这里主要以分类问题为例子. 测试数据使用的是libsvm-mat自带的heart_scale.mat数据(270*13的一个属性据矩阵,共有270个样本,每个样本有13个属性),方便大家自己测试学习. 首先上一个简短的测试代码: %% Mo

转自:http://blog.csdn.net/u010159842/article/details/54407745,感谢分享~ 你可以使用model.save(filepath)将Keras模型和权重保存在一个HDF5文件中,该文件将包含: 模型的结构,以便重构该模型 模型的权重 训练配置(损失函数,优化器等) 优化器的状态,以便于从上次训练中断的地方开始 使用keras.models.load_model(filepath)来重新实例化你的模型,如果文件中存储了训练配置的话,该函数还会同时

假设我们只保存了模型的参数(model.state_dict())到文件名为modelparameters.pth, model = Net() 1. cpu -> cpu或者gpu -> gpu: checkpoint = torch.load('modelparameters.pth') model.load_state_dict(checkpoint) 2. cpu -> gpu 1 torch.load('modelparameters.pth', map_location=la

首先是模型参数和网络结构的保存 #coding:utf-8 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data',one_hot=True) #每个批次的大小 batch_size = 100 n_batch = mnist.train._num_examples // batch_size

现在的深度学习框架一般都是基于 Python 来实现,构建.训练.保存和调用模型都可以很容易地在 Python 下完成.但有时候,我们在实际应用这些模型的时候可能需要在其他编程语言下进行,本文将通过 C/C++ 间接调用 Python 的方式来实现在 C/C++ 程序中调用 TensorFlow 预训练好的模型. 1. 环境配置 为了能在 C/C++ 中调用 Python,我们需要配置一下头文件和库的路径,本文以 Code::Blocks 为例介绍. 在 Build -> Project opt

关于TensorFlow Object Detection API配置,可以参考之前的文章https://becominghuman.ai/tensorflow-object-detection-api-tutorial-training-and-evaluating-custom-object-detector-ed2594afcf73 在本文中,我将讨论如何更改预训练模型的配置.本文的目的是您可以根据您的应用程序配置TensorFlow/models,而API将不再是一个黑盒! 本文的概述:

前文:三分钟快速上手TensorFlow 2.0 (中)——常用模块和模型的部署 TensorFlow 模型导出 使用 SavedModel 完整导出模型 不仅包含参数的权值,还包含计算的流程(即计算图) tf.saved_model.save(model, "保存的目标文件夹名称") 将模型导出为 SavedModel model = tf.saved_model.load("保存的目标文件夹名称") 载入 SavedModel 文件 因为 SavedModel

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

本文主要参考博客https://blog.csdn.net/luoyexuge/article/details/80399265 [1] bazel安装参考:https://blog.csdn.net/luoyi131420/article/details/78585989 [2] 首先介绍下自己的环境是centos7,tensorflow版本是1.7,python是3.6(anaconda3). 要调用tensorflow c++接口,首先要编译tensorflow,要装bazel,要装pro