tensorflow2 加载参数不一致

  • 2024-11-10

TensorFlow保存、加载模型参数 | 原理描述及踩坑经验总结

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').

深度学习原理与框架-Alexnet(迁移学习代码) 1.sys.argv[1:](控制台输入的参数获取第二个参数开始) 2.tf.split(对数据进行切分操作) 3.tf.concat(对数据进行合并操作) 4.tf.variable_scope(指定w的使用范围) 5.tf.get_variable(构造和获得参数) 6.np.load(加载.npy文件)

1. sys.argv[1:]  # 在控制台进行参数的输入时,只使用第二个参数以后的数据 参数说明:控制台的输入:python test.py what, 使用sys.argv[1:],那么将获得what这个数值 # test.py import sys print(sys.argv[1:]) 2. tf.split(value=x, num_or_size_split=2, axis=3) # 对数据进行切分操作,比如原始维度为[1, 227, 227, 96], 切分后的维度为[2, 1,

MSIL实用指南-加载和保存参数

本篇讲解怎么加载和保存参数,以及参数起始序号的确定. 参数的加载加载参数的指令是Ldarg.Ldarg_S.Ldarg_0.Ldarg_1.Ldarg_2.Ldarg_3.Ldarg_0是加载第0个参数,例子 ilGenerator.Emit(OpCodes.Ldarg_0);Ldarg_1是加载第1个参数,例子 ilGenerator.Emit(OpCodes.Ldarg_1);Ldarg_2是加载第2个参数,例子 ilGenerator.Emit(OpCodes.Ldarg_2);Ldarg

jQuery实现DOM加载方法源码分析

传统的判断dom加载的方法 使用 dom0级 onload事件来进行触发所有浏览器都支持在最初是很流行的写法 我们都熟悉这种写法: window.onload=function(){ ... }  但是onload事件触发过于缓慢,尤其是在存在很多外部图片或者视频文件的时候,为了更好的了解这一点有必要知道一个html文档是如何进行加载的,这里引用一个园友的表述: 1.用户输入网址(假设是个html页面,并且是第一次访问),浏览器向服务器发出请求,服务器返回html文件: 2.浏览器开始载入htm

Javascript实现图片预加载【回调函数，多张图片】

使用JS实现一组图片动画效果或者使用HTML5 Canvas渲染一系列图片等案例中,需要图片全部加载完成方可运行动画效果.此时程序中就会涉及多张图片预加载代码.当接二连三的案例中都涉及图片预加载时,就需要考虑把这个功能封装为一个通用方法. (1)下面为JS实现图片预加载方法loadImages(): //实现一系列图片的预加载 //参数sources:图片信息关联数组 //参数callback:回调函数--图片预加载完成后立即执行此函数. function loadImages(sources,

[每日一题] OCP1z0-047 :2013-08-17 EXTERNAL TABLE――加载数据 ............................56

正确答案:C 一.对答案解释: A.       TYPE:有两个选可供选择: 1.        ORACLE_LOADER:传统方式,与SQLLDR一样,参数从多,应用较多. 2.        ORACLE_DATADUMP:数据泵(Datapump),这是10gR2中新增的数据访问方式,这种方式的数据源是专用二进制文件,这种二进制文件就目前而言只能用外部表生成,也中能用外部表加载.如果你对Oracle内部格式理解的深入,并有高超的编程能力,自己编写程序处理这种格式也是可行的. B.REJ

Javascript兑现图片预加载【回调函数，多张图片】 (转载)

Javascript实现图片预加载[回调函数,多张图片] 使用JS实现一组图片动画效果或者使用HTML5 Canvas渲染一系列图片等案例中,需要图片全部加载完成方可运行动画效果.此时程序中就会涉及多张图片预加载代码.当接二连三的案例中都涉及图片预加载时,就需要考虑把这个功能封装为一个通用方法. (1)下面为JS实现图片预加载方法loadImages(): //实现一系列图片的预加载 //参数sources:图片信息关联数组 //参数callback:回调函数——图片预加载完成后立即执行此函数.

你不知道的JavaScript--Item26 异步的脚本加载

先来看这行代码: <script src = "allMyClientSideCode.js"></script> 这有点儿--不怎么样."这该放在哪儿?"开发人员会奇怪,"靠上点,放到<head>标签里?还是靠下点,放到<body>标签里?"这两种做法都会让富脚本站点的下场很凄惨.<head>标签里的大脚本会滞压所有页面渲染工作,使得用户在脚本加载完毕之前一直处于"白屏死机&

.NET应用加载容器Glue4Net

在写ASP.NET的应用的时候我们只需要把写好的WEB程序放到IIS即可,在更新的时候只需要把文件复制过去IIS就可以自动重新加载相关WEB程序.如果是写一些win服务程序或一个服务端应用程序就没有这么幸运,在更新的时候由于文件被占用导致在更新前不得不把相关服务停止:这样导致程序更新非常麻烦,如果程序只有一两个还可以但是服务程序比较多的情况那则是相应麻烦的事情,为了解决这一系列问题所以实现Glue4Net这样一个应用加载组件. ​ 功能 组件的主要功能是构建一个新的AppDomain加载指定目录

keras模型的保存与重新加载

# 模型保存JSON文件 model_json = model.to_json() with open('model.json', 'w') as file: file.write(model_json) # 保存模型权重值 model.save_weights('model.json.h5') # 从JSON文件中加载模型 with open('model.json', 'r') as file: model_json1 = file.read() # 加载模型 new_model = mod

Arcgis for Js之加载wms服务

概述:本节讲述Arcgis for Js加载ArcgisServer和GeoServer发布的wms服务. 1.定义resourceInfo var resourceInfo = { extent: new Extent(-126.40869140625,31.025390625,-109.66552734375,41.5283203125,{wkid: 4326}), layerInfos: [], version : '1.1.1' }; 2.加载ArcgisServer的wms var a

[Pytorch]Pytorch加载预训练模型(转）

转自:https://blog.csdn.net/Vivianyzw/article/details/81061765 东风的地方 1. 直接加载预训练模型 在训练的时候可能需要中断一下,然后继续训练,也就是简单的从保存的模型中加载参数权重: net = SNet() net.load_state_dict(torch.load("model_1599.pkl")) 这种方式是针对于之前保存模型时以保存参数的格式使用的: torch.save(net.state_dict(), &qu

转 tensorflow模型保存 与 加载

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

微信小程序开发——列表分页上拉加载封装实现（订单列表为例，订单状态改变后刷新列表滚动位置不变）

业务需求: 业务需求是给订单列表添加分页功能,也就是上拉加载这种每次只请求加载固定数量的数据. 需求分析: 对业务来说就是简单的分页上拉加载,但是对于技术实现来说,除了要处理分页数据的累加加载,还要处理操作订单返回列表后需要更新列表数据以同步订单最新状态,其中的难点在于后者. 当然你可以直接重新初始化列表数据(请求加载第一页),但是小程序中会记忆数据重载之前的滚动位置,所以要进行处理使页面滚动到顶部.但是如果订单列表数据比较多,用户操作的订单在第一页之后,那么操作订单后返回列表查找之前操作的订单

加载顺序 ready onload onreadystatechange

js文件是异步加载, js是在什么时候被加载执行的   动态引入的外部 JS 文件在各浏览器中的加载顺序不一致       1/ready,表示文档结构已经加载完成(不包含图片等非文字媒体文件):比如一张图片只要<img>标签完成,不用等这个图片加载完成,就可以设置图片的宽高的属性或样式等:       2/onload,指示页面包含图片等文件在内的所有元素都加载完成.比如一张图片要等这个图标加载完成之后才能设置图片的宽高的属性或样式等:   支持该事件的 HTML 标签: <body&

PyTorch-网络的创建，预训练模型的加载

本文是PyTorch使用过程中的的一些总结,有以下内容: 构建网络模型的方法 网络层的遍历 各层参数的遍历 模型的保存与加载 从预训练模型为网络参数赋值 主要涉及到以下函数的使用 add_module,ModulesList,Sequential 模型创建 modules(),named_modules(),children(),named_children() 访问模型的各个子模块 parameters(),named_parameters() 网络参数的遍历 save(),load(),st

Tensorflow加载预训练模型和保存模型（ckpt文件）以及迁移学习finetuning

转载自:https://blog.csdn.net/huachao1001/article/details/78501928 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. 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

基于thinkphp5框架做一个可以区别开发、测试、生产三种环境的配置加载

在日常的开发测试中我们经常会遇到本地开发和测试或者线上配置参数不同的场景,必要你要是使用一个三方的支付,它的本地测试和线上的key值或者账号存在不同.最基本的做法是本地用测试参数,提交到测试的时候再改参数.这种做法比较繁琐. 此时我们完全可以使用下面降到的方法,根据项目运行环境来自动加载参数.活不多说请看下文讲解: 先看目录结构 project 应用部署目录├─application 应用目录(可设置)│ ├─common 公共模块目录(可更改)│ ├─index 模块目录(可更改)│ │ ├─

Tensorflow加载预训练模型和保存模型

转载自:https://blog.csdn.net/huachao1001/article/details/78501928 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: 1.1 meta文件MyModel.meta文件保存的是图结构,meta文件

Linux下显示运行时链接(运行时加载)

目录 介绍 如何加载动态库 dlopen() 第一个参数: 被加载动态库的路径 第二个参数: flag表示函数符号的解析方式 dlopen 返回值 dlsym() 参数: 返回值 符号优先级 dlerror() dlclose() show code 内容学习自< 程序员的自我修养 链接装载与库> 如果只是想知道如何使用如何加载动态库和那4个函数的使用,可以直接从如何加载动态库开始看. 介绍 支持动态链接的系统往往都支持一种更加灵活的模块加载方式,叫做显式运行时链接(Explicit Run-

全面解析Pytorch框架下模型存储，加载以及冻结

最近在做试验中遇到了一些深度网络模型加载以及存储的问题,因此整理了一份比较全面的在 PyTorch 框架下有关模型的问题.首先咱们先定义一个网络来进行后续的分析: 1.本文通用的网络模型 import torch import torch.nn as nn ''' 定义网络中第一个网络模块 Net1 ''' class Net1(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() # input size [B, 1, 3, 3] ==> [B,

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