saved_model_cli show --dir ./xxxxxxxx --all 可以查看模型的输入输出,比如使用tensorflow export_model_inference.py 输出的模型就可以查看,在save_model/ 这里输入命令: saved_model_cli show --dir ./save_model --all 可以得到: WARNING:tensorflow:From /usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensor

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

查看tensorflow pb模型文件的节点信息: import tensorflow as tf with tf.Session() as sess: with open('./quantized_model.pb', 'rb') as f: graph_def = tf.GraphDef() graph_def.ParseFromString(f.read()) print graph_def 效果: # ... node { name: "FullyConnected/BiasAdd&qu

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" #

  本文主要记录Keras训练得到的.h5模型文件转换成TensorFlow的.pb文件 #*-coding:utf-8-* """ 将keras的.h5的模型文件,转换成TensorFlow的pb文件 """ # ========================================================== from keras.models import load_model import tensorflow as t

h5_to_pb.py from keras.models import load_model import tensorflow as tf import os import os.path as osp from keras import backend as K #路径参数 input_path = 'input path' weight_file = 'weight.h5' weight_file_path = osp.join(input_path,weight_file) outpu

参考: http://blog.csdn.net/l18930738887/article/details/55000008 http://www.jianshu.com/p/19bb60b52dad http://blog.csdn.net/sinat_33761963/article/details/62433234 import tensorflow as tf import numpy as np def add_layer(inputs, in_size, out_size, n_la

代码如下: import tensorflow as tf def get_all_layernames(): """get all layers name""" pb_file_path = '/home/nvidia/sq/facenet-master/model_checkpoints/free_grah.pb' from tensorflow.python.platform import gfile sess = tf.Session()

链接:https://blog.csdn.net/thriving_fcl/article/details/75213361 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. 保持Server端与API不变有什么好处呢?有很多好处,我只从我体会的一个方面举例子说明一下,比如我们需要部署一个文本分类模型,那么输入

用mmdnn实现模型转换 参考链接:https://www.twblogs.net/a/5ca4cadbbd9eee5b1a0713af 安装mmdnn pip install mmdnn 准备好mxnet模型的.json文件和.params文件, 以InsightFace mxnet r50为例        https://github.com/deepinsight/insightface 用mmdnn运行命令行 python -m mmdnn.conversion._script.con

#include <fstream> #include <utility> #include <Eigen/Core> #include <Eigen/Dense> #include <iostream> #include "tensorflow/cc/ops/const_op.h" #include "tensorflow/cc/ops/image_ops.h" #include "tensor

#include <iostream> #include "tensorflow/cc/ops/const_op.h" #include "tensorflow/cc/ops/image_ops.h" #include "tensorflow/cc/ops/standard_ops.h" #include "tensorflow/core/framework/graph.pb.h" #include "t

from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np import os import six.moves.urllib as urllib import sys import tarfile import tensorflow as tf import zipfile import glob from collections import defaultdict from io import StringIO from PIL impo

raise self.ParseError('Expected identifier or number, got %s.' % result)google.protobuf.text_format.ParseError: 139:1 : Expected identifier or number, got }. 不知道为什么pipeconfig里面结尾多了"}",看了看config里面明明没有

前言 ​ 当一个TensorFlow模型训练出来的时候,为了投入到实际应用,所以就需要部署到服务器上.由于我本次所做的项目是一个javaweb的图像识别项目.所有我就想去寻找一下java调用TensorFlow训练模型的办法. 由于TensorFlow很久没更新的缘故,网上的博客大都是18/19年的,并且是基于TensorFlow1.0的,对于现在使用的TensorFlow2.0不太友好. 下面我简述一下TensorFlow1.0时期的方法: 1.动态模型生成不便 需要将训练的.h5模型转换成.

网上有很多关于tensorflow lite在安卓端部署的教程,但是大多只讲如何把训练好的模型部署到安卓端,不讲如何训练,而实际上在部署的时候,需要知道训练模型时预处理的细节,这就导致了自己训练的模型在部署到安卓端的时候出现各种问题.因此,本文会记录从PC端训练.导出到安卓端部署的各种细节.欢迎大家讨论.指教. PC端系统:Ubuntu14 tensorflow版本:tensroflow1.14 安卓版本:9.0 PC端训练过程 数据集:自定义生成 训练框架:tensorflow slim  关

1.CKPT 目录结构 checkpoint: model.ckpt-1000.index model.ckpt-1000.data-00000-of-00001 model.ckpt-1000.meta 特点: 首先这种模型文件是依赖 TensorFlow 的,只能在其框架下使用: 数据和图是分开的 这种在训练的时候用的比较多. 代码:就省略了 2.pb模型-只有模型 这种方式只保存了模型的图结构,可以保留隐私的公布到网上. 感觉一些水的论文会用这种方式. 代码: thanks:https:/

需求 假如在Max中有一个模型,想查看贴图 操作步骤 1.右上角点击 2.在弹出材质编辑器中 点击吸管 3.把吸管点击在角色模型上,然后点击M 4.点击查看图像 5.就能查看到模型使用的贴图

使用tensorflow训练模型,ckpt作为tensorflow训练生成的模型,可以在tensorflow内部使用.但是如果想要永久保存,最好将其导出成pb的形式. tensorflow已经准备好ckpt转pb的脚本,直接使用tensorflow脚本就可以很方便地将文件类型转换掉. 在github下载tensorflow代码,https://github.com/tensorflow/models/tree/master,其中research/object_detection文件夹里,提供了名

原文链接:http://amin-ahmadi.com/2018/01/28/viewing-3d-models-using-qt/ 本文使用QT Quick中的Scene3D QML类型来查看3D模型文件,QT 3D使用assimp库来加载,支持如下3D文件格式: 3D, 3DS, 3MF, AC, AC3D, ACC, AMJ, ASE, ASK, B3D, BLEND (Blender), BVH, COB, CMS, DAE/Collada, DXF, ENFF, FBX, glTF 1