文章目录 深度学习-05 模型保存于加载 什么是模型保存与加载 模型保存于加载API 案例1:模型保存/加载 读取数据 文件读取机制 文件读取API 案例2:CSV文件读取 图片文件读取API 案例3:图片文件读取 图像识别 手写体识别 MNIST数据集 任务目标 网络结构 相关API 关键代码 执行结果 案例4:实现手写体识别 服饰识别 数据集介绍 任务目标 网络结构 关键代码 案例5:实现服饰识别 深度学习-05 模型保存于加载 什么是模型保存与加载 模型保存于加载API 案例1:模型保存/…

本章代码: https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson7/model_save.py https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson7/model_load.py https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson7/checkpoint_resu…

TensorFlow 模型保存与加载 TensorFlow中总共有两种保存和加载模型的方法.第一种是利用 tf.train.Saver() 来保存,第二种就是利用 SavedModel 来保存模型,接下来以自己项目中的代码为例. 项目中模型的代码: class TensorFlowDKT(object): def __init__(self, config, batch_size): # 导入配置好的参数 self.hiddens = hiddens = config.modelConfig.h…

内容:包含tensorflow变量作用域.tensorboard收集.模型保存与加载.自定义命令行参数 1.知识点 """ 1.训练过程: 1.准备好特征和目标值 2.建立模型,随机初始化权重和偏置; 模型的参数必须要使用变量 3.求损失函数,误差为均方误差 4.梯度下降去优化损失过程,指定学习率 2.Tensorflow运算API: 1.矩阵运算:tf.matmul(x,w) 2.平方:tf.square(error) 3.均值:tf.reduce_mean(error)…

如需转载,请注明出处:Flutter学习笔记(19)--加载本地图片 上一篇博客正好用到了本地的图片,记录一下用法: 首先新建一个文件夹,这个文件夹要跟目录下 然后在pubspec.yaml里面声明出来(- 后面有个空格) 最后就是使用了: new AssetImage('images/timg.jpg')…

上次在<iOS学习笔记46——图片异步加载之SDWebImage>中介绍过一个开源的图片异步加载库,今天来介绍另外一个功能类似的EGOImageLoading,看名字知道,之前的一篇学习笔记<IOS学习笔记34—EGOTableViewPullRefresh实现下拉刷新>中介绍的开源项目是同一个作者.和SDWebImage不同,EGOImageLoading是实现了一个自定义的EGOImageView,使用上和UIImageView非常类似,同时也实现了自动缓存和缓存手动清理的功能…

sklearn模型保存与加载 sklearn模型的保存和加载API 线性回归的模型保存加载案例 保存模型 sklearn模型的保存和加载API from sklearn.externals import joblib # 保存:joblib.dump(estimator, 'test.pkl') # 加载:estimator = joblib.load('test.pkl') 注意:保存的后缀名是.pkl 线性回归的模型保存加载案例 保存模型 # 1.获取数据 data = load_bosto…

一.模型的保存:tf.train.Saver类中的save TensorFlow提供了一个一个API来保存和还原一个模型,即tf.train.Saver类.以下代码为保存TensorFlow计算图的方法: 二.模型的读取:tf.train.Saver类中的restore 注意:需要重新定义的变量大小和保存的模型变量大小需相同 通过以上方式保存和加载了TensorFlow计算图上定义的全部变量.但有时候只需要保存和加载部分变量, 比如:之前训练好了一个五层的神经网络模型,现想尝试一个六层的神经网络…

由题目就可以看出,本节内容分为三部分,第一部分就是如何将训练好的模型持久化,并学习模型持久化的原理,第二部分就是如何将CKPT转化为pb文件,第三部分就是如何使用pb模型进行预测. 一,模型持久化 为了让训练得到的模型保存下来方便下次直接调用,我们需要将训练得到的神经网络模型持久化.下面学习通过TensorFlow程序来持久化一个训练好的模型,并从持久化之后的模型文件中还原被保存的模型,然后学习TensorFlow持久化的工作原理和持久化之后文件中的数据格式. 1,持久化代码实现 TensorF…

用一个非常简单的例子学习导出和加载模型: 导出 写一个y=a*x+b的运算,然后保存graph: import tensorflow as tf from tensorflow.python.framework.graph_util import convert_variables_to_constants with tf.Session() as sess: a = tf.Variable(5.0, name='a') x = tf.Variable(6.0, name='x') b = tf…