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

一.作用: https://blog.csdn.net/yjl9122/article/details/78341689 这节是关于tensorflow的Freezing,字面意思是冷冻,可理解为整合合并:整合什么呢,就是将模型文件和权重文件整合合并为一个文件,主要用途是便于发布.官方解释可参考:https://www.tensorflow.org/extend/tool_developers/#freezing这里我按我的理解翻译下,不对的地方请指正:有一点令我们为比较困惑的是,tensorf

训练了很久的Tf模型,终于要到生产环境中去考研一番了.今天花费了一些时间去研究tf的模型如何在生产环境中去使用.大概整理了这些方法. 继续使用分步骤保存了的ckpt文件 这个貌似脱离不了tensorflow框架,而且生成的ckpt文件比较大,发布到生产环境的时候,还得把python的算法文件一起搞上去,如何和其他程序交互,可能还得自己去写服务.估计很少有人这么做,貌似性能也很一般. 使用tensorflow Serving tf Serving貌似是大家都比较推崇的方法.需要编译tfServin

java对xml文件做增删改查 package com.wss; import java.io.File;import java.util.ArrayList;import java.util.List;import java.util.UUID; import javax.xml.parsers.DocumentBuilder;import javax.xml.parsers.DocumentBuilderFactory;import javax.xml.transform.Transform

为什么会使用备份的控制文件? 实际工作中主要有两种情况:第一种:当前控制文件全部损坏,而数据文件备份,控制文件备份及当前日志处于不同SCN版本,它们之间又增加过表空间(数据文件).第二种:当前控制文件没有损坏,但想要恢复被删除的表空间.实验3 :全备<老>--备份控制文件<次新>--删除表空间andy--日志文件<新>情形:用户使用正常操作命令删除了表空间及其数据文件,但之后又希望恢复删除的表空间.全备里有这个表空间的数据文件.分析:当用户使用drop tablesap

应用场境:Redhat 系统想要直接在线通过yum的条件时需要注册,一般用户都是非注册的,这个时候如果要想通过yum安装新软件,我们可以通过将安装盘或者镜像iso文件设置为yum源的方式来进行. 测试环境:Redhat 7.0 虚拟机. 两种场景,大同小异:①用光盘做yum源 ②用镜像iso文件做yum源 具体配置:①用光盘做yum源 1.手动挂载光盘.光盘加载后可用命令 df -h 查看一下.   挂载到/mnt目录下 查看一下,可以看见光盘里的内容已经显示在/mnt/目录下   接下来就是配

import tensorflow as tf from tensorflow.python.tools import freeze_graph #os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']='2' #设置GPU model_path = "D:\\JupyterWorkSpace\\Tensorflow\\Fine-tuning\\tensorflow-resnet-pretrained-20160509\\ResNet-L152.ckpt" #设置mode

本文介绍将训练好的model.pb文件在tensorboard中展示其网络结构. 1. 从pb文件中恢复计算图 import tensorflow as tf model = 'model.pb' #请将这里的pb文件路径改为自己的 graph = tf.get_default_graph() graph_def = graph.as_graph_def() graph_def.ParseFromString(tf.gfile.FastGFile(model, 'rb').read()) tf.

这篇薄荷主要是讲了如何用tensorflow去训练好一个模型,然后生成相应的pb文件.最后会将如何重新加载这个pb文件. 首先先放出PO主的github: https://github.com/ppplinday/tensorflow-vgg16-train-and-test 其中的pitcute文件是狗和猫的图片分别15张一共30(别吐槽,只是为了练手学习的233333), train那个就是训练的文件,test这个就是测试的文件. 接着PO主会慢慢讲解相应的步骤. !!!ps:由于PO主也是

学习过程是Tensorflow 实战google深度学习框架一书的第六章的迁移学习环节. 具体见我提出的问题:https://www.tensorflowers.cn/t/5314 参考https://blog.csdn.net/zhuiqiuk/article/details/53376283后,对代码进行了修改. 问题的跟踪情况记录: 1 首先是保存模型: import tensorflow as tf from tensorflow.python.framework import grap

一.背景介绍    Word文档与日常办公密不可分,在实际应用中,当某一文档服务器中有很多Word文档,假如有成千上万个文档时,用户查找打开包含某些指定关键字的文档就变得很困难,目前这一问题没有好的解决方案,我个人能想到的解决方案是使用服务器端的Apache poi技术将所有文档的文本获取后存储到数据库,然后打开文档时利用sql语句检索文档是否包含关键字来判断是否是打开文档.但是这种解决办法有很大的弊端,首先poi技术对word文档支持不是很好,其中支持word的接口单一而且不太稳定,对word

MD5介绍参考百度百科: 摘要如下: MD5 校验和(checksum)通过对接收的传输数据执行散列运算来检查数据的正确性. 一个散列函数,比如 MD5,是一个将任意长度的数据字符串转化成短的固定长度的值的单向操作.任意两个字符串不应有相同的散列值(即,有“很大可能”是不一样的,并且要人为地创造出来两个散列值相同的字符串应该是困难的). 一个 MD5 校验和(checksum)通过对接收的传输数据执行散列运算来检查数据的正确性.计算出的散列值拿来和随数据传输的散列值比较.如果两个值相同,说明传输

前言 这篇文章时承继上一篇机器学习经典模型使用归一化的影响.这次又有了新的任务,通过将label错位来对未来数据做预测. 实验过程 使用不同的归一化方法,不同得模型将测试集label错位,计算出MSE的大小: 不断增大错位的数据的个数,并计算出MSE,并画图.通过比较MSE(均方误差,mean-square error)的大小来得出结论 过程及结果 数据处理(和上一篇的处理方式相同): test_sort_data = sort_data[:] test_sort_target = sort_t

前言 早期我们使用TestNG 来做数据驱动进行测试,测试数据是写在测试用例脚本中.这会使得测试脚本的维护工作量很大.因此我们可以将测试的数据和脚本分开. 而我们经常使用会使用csv文件来做为导出数据时的存储文件,因此,可以通过读取 CSV文件存储数据,然后将数据传递给测试脚本进行测试.那么接下来我们将进行讲解使用csv文件做数据驱动. 使用csv做数据驱动测试 使用csv做数据驱动 创建csv数据文件 具体代码示例如下: import org.testng.annotations.DataPr

.ckpt文件是旧版本的输出saver.save(sess),相当于现在的.ckpt-data checkpoint文件仅用于告知某些TF函数,这是最新的检查点文件. .ckpt-meta 包含元图,即计算图的结构,没有变量的值(基本上可以在tensorboard / graph中看到).saver = tf.train.import_meta_graph(path_to_ckpt_meta) saver.restore(sess, path_to_ckpt_data) .ckpt-index是

由于项目需要,需要将TensorFlow保存的模型从ckpt文件转换为pb文件. import os from tensorflow.python import pywrap_tensorflow from net2use import inception_resnet_v2_small#这里使用自己定义的模型函数即可 import tensorflow as tf if __name__=='__main__': pb_file = "./model/output.pb" ckpt_

原因:格式不支持 解决办法:去下个notepad,打开方式选择notepad,文件属性的只读取消掉 打开后会发现最下面显示了文件的格式是unix,utf-8 右键红框处,选择转换为windows格式,会发现可以成功生成pb文件了

之前写了<Protobuf 动态加载 .proto 文件并操作 Message>.除了直接读取 .proto 文件之外,还有一种类似的方法.先把 .proto 文件编译成 .pb 文件,再读取 .pb 文件.这种方法虽然比直接读取 .proto 多了一步,但是在运行期加载更快. 仍然使用之前的的 .proto 文件作为示例.使用 protoc 将 .proto 文件编译为 .pb 文件. ./3rdparty/bin/protoc -I./proto -oaddressbook.pb --in

tensorflow  python创建模型,训练模型,得到.pb模型文件后,用c++ api进行预测 #include <iostream> #include <map> #include "tensorflow/cc/ops/const_op.h" #include "tensorflow/cc/ops/image_ops.h" #include "tensorflow/cc/ops/standard_ops.h" #