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…

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…

生成检查点文件(chekpoint file),扩展名.ckpt,tf.train.Saver对象调用Saver.save()生成.包含权重和其他程序定义变量,不包含图结构.另一程序使用,需要重新创建图形结构,告诉TensorFlow如何处理权重.生成图协议文件(graph proto file),二进制文件,扩展名.pb,tf.tran.write_graph()保存,只包含图形结构,不包含权重,tf.import_graph_def加载图形. 模型存储,建立一个tf.train.Saver(…

这是我在古月居上找的(http://www.guyuehome.com/243),但直接运行的话,没办法跑起来,我也是查了好多博客和日志,才实现最后的功能的,所以,记录下来,以备后用吧,也欢迎其他和我一样学习ROS的同学和我一块儿讨论交流.我采用的是易科机器人实验室的ubuntu12.04-amd64-ros-exbot-h2-14052版本.我在网上找过好多教程,发现好多大牛日志都是纯自己安装的版本,不是发行版,所以,有用发行版的同志,可以参考我的. 下载地址是: http://blog.ex…

模型文件 tensorflow 训练保存的模型注意包含两个部分:网络结构和参数值. .meta .meta 文件以 “protocol buffer”格式保存了整个模型的结构图,模型上定义的操作等信息. 查看 meta 文件中所有的操作信息: # ================================================================ # # 列出 meta 中所有操作 # # =======================================…

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…

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.…

saved_model模块主要用于TensorFlow Serving.TF Serving是一个将训练好的模型部署至生产环境的系统,主要的优点在于可以保持Server端与API不变的情况下,部署新的算法或进行试验,同时还有很高的性能. 在模型的训练阶段,同时要保存tfs需要的saved_model该如何去做呢,就是在你模型训练已经完成,要保存成模型文件.pb或者.meta的形式,此时你就可以保存成tfs需要的文件格式.pbtxt,对应目录下生成saved_model.pbtxt和variabl…

最近在学tensorflow serving 模块,一直对接口不了解,后面看到这个文章就豁然开朗了, 主要的困难在于   tf.saved_model.builder.SavedModelBuilder 这个类不太理解,官网的 解释算是有始,但没有终, 有始是将tf.saved_model.builder.SavedModelBuilder的用法,参数,返回都说清楚了, 而有终是为什么这么用,这样用了以后,怎么再利用保存下来的模型进行二次 使用. .....好吧,不能转载,只能发链接 下面内容转…

先上代码: from __future__ import absolute_import from __future__ import division from __future__ import print_function # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Tue Nov 14 20:34:00 2017 @author: HJL """ # Copyright 2015 The TensorFl…