虽然说 TensorFlow 2.0 即将问世,但是有一些模块的内容却是不大变化的.其中就有 tf.saved_model 模块,主要用于模型的存储和恢复.为了防止学习记录文件丢失或者蠢笨的脑子直接遗忘掉这部分内容,在此做点简单的记录,以便将来查阅. 最近为了一个课程作业,不得已涉及到关于图像超分辨率恢复的内容,不得不准备随时存储训练的模型,只好再回过头来瞄一眼 TensorFlow 文档,真是太痛苦了. tf.saved_model 模块下面有很多文件和函数,精力有限,只好选择于自己有用的东西

TensorFlow tf.app&tf.app.flags用法介绍 TensorFlow tf.app argparse  tf.app.flags 下面介绍 tf.app.flags.FLAGS的使用,主要是在用命令行执行程序时,需要传些参数,其实也就可以理解成对argparse库进行的封装,示例代码如下 #coding:utf-8  # 学习使用 tf.app.flags 使用,全局变量  # 可以再命令行中运行也是比较方便,如果只写 python app_flags.py 则代码运行时默

tf.concat, tf.stack和tf.unstack的用法 tf.concat相当于numpy中的np.concatenate函数,用于将两个张量在某一个维度(axis)合并起来,例如: a = tf.constant([[1,2,3],[3,4,5]]) # shape (2,3) b = tf.constant([[7,8,9],[10,11,12]]) # shape (2,3) ab1 = tf.concat([a,b], axis=0) # shape(4,3) ab2 = t

作 者:marsggbo 出 处:https://www.cnblogs.com/marsggbo版权声明:署名 - 非商业性使用 - 禁止演绎,协议普通文本 | 协议法律文本. --------------------------------------------------------------------------------------------------------------- Tensorflow       tf.app  &  tf.app.flags    用法介绍

一.tensorflow官方文档内容 transpose( a, perm=None, name='transpose' ) Defined in tensorflow/python/ops/array_ops.py. See the guides: Math > Matrix Math Functions, Tensor Transformations > Slicing and Joining Transposes a. Permutes the dimensions according

tf.gradients 官方定义: tf.gradients( ys, xs, grad_ys=None, name='gradients', stop_gradients=None, ) Constructs symbolic derivatives of sum of ys w.r.t. x in xs. ys and xs are each a Tensor or a list of tensors. grad_ys is a list of Tensor, holding the gr

一.函数 tf.cast() cast( x, dtype, name=None ) 将x的数据格式转化成dtype.例如,原来x的数据格式是bool, 那么将其转化成float以后,就能够将其转化成0和1的序列.反之也可以 二.例子 [code] a = tf.Variable([1,0,0,1,1]) b = tf.cast(a,dtype=tf.bool) sess = tf.Session() sess.run(tf.initialize_all_variables()) print(s

tf.truncated_normal(shape, mean, stddev) :shape表示生成张量的维度,mean是均值,stddev是标准差.这个函数产生正太分布,均值和标准差自己设定.这是一个截断的产生正太分布的函数,就是说产生正太分布的值如果与均值的差值大于两倍的标准差,那就重新生成.和一般的正太分布的产生随机数据比起来,这个函数产生的随机数与均值的差距不会超过两倍的标准差,但是一般的别的函数是可能的. 例如: import tensorflow as tf; import num

一 .tf.variable() 在模型中每次调用都会重建变量,使其存储相同变量而消耗内存,如: def repeat_value(): weight=tf.variable(tf.random_normal([5,5,6]),name='weight') return weight 如果多次调用函数如: result1=repeat_value() result2=repeat_value() # 重复调用 将会重复创建一份变量,却保存相同模型参数.若使用字典可以解决此类问题,却破坏模型封装性

总结:二者用法一致.a=np.array([[[[10,8,3,9],[5,6,7,8]]],[[[1,2,3,4],[5,6,7,8]]],[[[1,2,3,4],[5,6,7,8]]]] )print('a=',a)print('a.shape=',a.shape)c=np.minimum(a[...,:2], a[...,2:]) # 说明在对应位置找最小值print('c=',c)print('c.shape=',c.shape)

import numpy as npimport tensorflow as tfsess=tf.Session()a=np.zeros((1,2,3,4))b=np.ones((1,2,3,4))c1 = tf.concat([a, b], axis=-1) # 倒数第一维度增加,其它不变d1=sess.run(c1)print('d1=',d1)print('d1.shape=',d1.shape)c = tf.concat([a, b], axis=-2) #倒数第二维度增加,其它不变d=

sess=tf.Session() a=np.array([1,2,3,5.]) # 此代码保留为浮点数 a1=np.array([1,2,3,5]) # 此代码保留为整数 c=tf.reduce_mean(a)d=sess.run(c)print(a)print(d)c1=tf.reduce_mean(a1)d1=sess.run(c1)print(a1)print(d1) 总结:tf.reduce_mean(a,axis)是均值,其中a是输入矩阵,axis是从什么维度求均值.然而,代码运行发

https://blog.csdn.net/a373595475/article/details/79693430

安装 TensorFlow 2.0 Alpha 本文仅仅介绍 Windows 的安装方式: pip install tensorflow==2.0.0-alpha0 # cpu 版本 pip install tensorflow==2.0.0-alpha0 # gpu 版本 针对 GPU 版的安装完毕后还需要设置环境变量: SET PATH=C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\bin;%PATH% SET PATH=C

模型的保存与加载一般有三种模式:save/load weights(最干净.最轻量级的方式,只保存网络参数,不保存网络状态),save/load entire model(最简单粗暴的方式,把网络所有的状态都保存起来),saved_model(更通用的方式,以固定模型格式保存,该格式是各种语言通用的) 具体使用方法如下: # 保存模型 model.save_weights('./checkpoints/my_checkpoint') # 加载模型 model = keras.create_mod

Effective TensorFlow 2.0 为使TensorFLow用户更高效,TensorFlow 2.0中进行了多出更改.TensorFlow 2.0删除了篇冗余API,使API更加一致(统一RNNs, 统一优化器),并通过Eager execution更好地与Python集成. 许多RFCs已经解释了TensorFlow 2.0带来的变化.本指南介绍了TensorFlow 2.0应该怎么进行开发.这假设您已对TensorFlow 1.x有一定了解. A brief summary o

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

获取源码,请移步笔者的github: tensorflow-serving-tutorial 由于python的灵活性和完备的生态库,使得其成为实现.验证ML算法的不二之选.但是工业界要将模型部署到生产环境上,需要考略性能问题,就不建议再使用python端的服务.这个从训练到部署的整个流程如下图所示: 基本可以把工作分为三块: Saver端 模型的离线训练与导出 Serving端 模型加载与在线预测 Client端 构建请求 本文采用 Saver (python) + Serving (tens

在此前的文章中,我已经向你介绍了Kubeflow,这是一个为团队设置的机器学习平台,需要构建机器学习流水线. 在本文中,我们将了解如何采用现有的机器学习详细并将其变成Kubeflow的机器学习流水线,进而可以部署在Kubernetes上.在进行本次练习的时候,请考虑你该如何将现有的机器学习项目转换到Kubeflow上. 我将使用Fashion MNIST作为例子,因为在本次练习中模型的复杂性并不是我们需要解决的主要目标.对于这一简单的例子,我将流水线分为3个阶段: Git clone代码库 下载

[源码解析] TensorFlow 之 分布式变量 目录 [源码解析] TensorFlow 之 分布式变量 1. MirroredVariable 1.1 定义 1.2 相关类 1.2.1 类体系 1.2.2 DistributedValues 定义 使用 1.2.3 DistributedDelegate 1.2.4 PerReplica 1.2.5 Mirrored 1.2.6 Policy VariablePolicy OnReadPolicy OnWritePolicy values_