import tensorflow as tf import collections from tensorflow.core.framework import tensor_shape_pb2 # 读取模型 graph_def = tf.GraphDef() with tf.gfile.FastGFile('./pb/model.pb', 'rb') as f: graph_def.ParseFromString(f.read()) # 统计图中的node,保存为map.其中 key : va…

import tensorflow as tf def initialize_uninitialized(sess): global_vars = tf.global_variables() is_not_initialized = sess.run([tf.is_variable_initialized(var) for var in global_vars]) not_initialized_vars = [v for (v, f) in zip(global_vars, is_not_in…

作者:褚超群 | 旷视科技 MegEngine 架构师 背景介绍 在算法研究的过程中,算法同学们可能经常会尝试定义各种新的神经网络层(neural network layer),比如 Layer Norm,Deformable Conv 等.为了实现这些层以进行实验,算法同学可以使用神经网络框架或者 numpy 中提供的基础操作(如张量/标量的加减乘除等)去组合出所需的层的功能.然而这通常会造成这些层的性能断崖式的下跌,大大影响了算法同学们尝试新算法的效率.所以很多情况下,算法同学们会选择为自己…

发现个好东西思维导图, 最近开始用MindManager整理博客 . 作者 :万境绝尘  转载请注明出处 : http://blog.csdn.net/shulianghan/article/details/18964835 . 一. 静态图概述 1. 静态图引入 (1) 图的分类 图的分类 : 图分为结构行为图 和动态行为图,结构行为图包括 用例图, 类图,对象图,组件图,配置图; 动态行为图 包括状态图,活动图,时序图,协作图; (2) 静态图内容 静态图概念 :类图,对象图,包图 是静态图…

发现个好东西思维导图, 最近开始用MindManager整理博客 . 作者 :万境绝尘  转载请注明出处 : http://blog.csdn.net/shulianghan/article/details/18964835 . 一. 静态图概述 1. 静态图引入 (1) 图的分类 图的分类 : 图分为结构行为图 和动态行为图,结构行为图包括 用例图, 类图,对象图,组件图,配置图; 动态行为图 包括状态图,活动图,时序图,协作图; (2) 静态图内容 静态图概念 :类图,对象图,包图 是静态图…

文章来自公众号[机器学习炼丹术],回复"炼丹"即可获得海量学习资料哦! 目录 1 动态图的初步推导 2 动态图的叶子节点 3. grad_fn 4 静态图 本章节缕一缕PyTorch的动态图机制与Tensorflow的静态图机制(最新版的TF也支持动态图了似乎). 1 动态图的初步推导 计算图是用来描述运算的有向无环图 计算图有两个主要元素:结点(Node)和边(Edge): 结点表示数据 ,如向量.矩阵.张量; 边表示运算 ,如加减乘除卷积等: 上图是用计算图表示: \(y=(x+w…

系列博客链接: (一)TensorFlow框架介绍:https://www.cnblogs.com/kongweisi/p/11038395.html 本文概述: 说明图的基本使用 应用tf.Graph创建图.tf.get_default_graph获取默认图 知道开启TensorBoard过程 知道图当中op的名字 1.什么是图结构 图包含了一组tf.Operation代表计算单元的对象和tf.Tensor代表计算单元之间流动的数据. 2.图相关操作 2.1 图中操作.会话默认属性 默认op.…

这时节点定义找不到NodeDef attr 'dilations' not in,说明执行版本的NodeDef不在节点定义上,两个不一致,分别是执行inference的代码和生成静态图节点不一致(当然,因为执行环境和生成环境不一样,也就是版本问题), 解决方案是:如果是云端部署,那就在云端生成模型graph,然后也在云端将ckpt和graph合在一起生成静态图.如果是嵌入式,就是将本地版本调整一致(可能也有其他原因可以解决). 具体错误是: 2018-08-30 22:26:51.668185:…

TensorFlow的数据流图 TensorFlow的结构分析: 图 + 会话 TensorFlow = 构图阶段(数据与操作的执行步骤被描绘出一个图) + 执行图阶段(使用回话执行构建好的图中操作) 1. 一个构建图阶段              流程图:定义数据(张量Tensor)和操作(节点Operate)        2. 一个执行图阶段              调用各方资源,将定义好的数据和操作运行起来 数据流图介绍 数据流图[Data Flow Graph]用"结点"(…

接触过TensorFlow v1的朋友都知道,训练一个TF模型有三个步骤:定义输入和模型结构,创建tf.Session实例sess,执行sess.run()启动训练.不管是因为历史遗留代码或是团队保守的建模规范,其实很多算法团队仍在大量使用TF v1进行日常建模.我相信很多算法工程师执行sess.run()不下100遍,但背后的运行原理大家是否清楚呢?不管你的回答是yes or no,今天让我们一起来探个究竟. 学习静态图运行原理能干什么?掌握它对我们TF实践中的错误排查.程序定制.性能优化至关…