查看pb模型每个节点的名称

查看tensorflow Pb模型所有层的名字

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()

tensorflow学习笔记——模型持久化的原理，将CKPT转为pb文件，使用pb模型预测

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

[Tensorflow]模型持久化的原理，将CKPT转为pb文件，使用pb模型预测

文章目录 [Tensorflow]模型持久化的原理,将CKPT转为pb文件,使用pb模型预测一.模型持久化 1.持久化代码实现 convert_variables_to_constants固化模型结构 2. 持久化原理及数据格式 1. meta_info_def属性 2. graph_def 属性 3. saver_def 属性 4. collection def 属性二.将CKPT转化为pb格式 2.1 对指定输出的节点名称的理解 2.2 查看ckpt网络的输入输出张量名称 2.3 查看生

查看tensorflow pb模型文件的节点信息

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 c++ API加载.pb模型文件并预测图片

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" #

h5模型文件转换成pb模型文件

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

zTree实现更新根节点中第i个节点的名称

zTree实现更新根节点中第i个节点的名称 1.实现源码 <!DOCTYPE html> <html> <head> <title>zTree实现基本树</title> <meta http-equiv="content-type" content="text/html; charset=UTF-8"> <link rel="stylesheet" type="

查看java中的线程个数名称

查看java中的线程个数名称 package com.stono.thread2; import java.lang.management.ManagementFactory; import java.lang.management.ThreadInfo; import java.lang.management.ThreadMXBean; import java.util.concurrent.TimeUnit; public class Runnable2Threads implements

Treeview控件如何获得子节点的所有父节点的名称

Delphi或c++ 的treeview控件,比如一个节点上面有个父节点,这个父节点上面还有一个父节点,如何获得这两个父节点的名字呢?请给出实现代码先定义一个nodevarnode:TTreeNode;然后你获取你所选中的节点node:=TreeView.Selected;它的父节点的名称就是node.Parent.Text它的祖父节点的名称就是node.Parent.Parent.Text以此类推注意,在访问父节点之前要判断是否存在if node.Parent<>nil thenbegi

有一个树形结构，实现一个方法getKeys(data,str),获取字符串str在data中的所有上级节点的名称

有一个树形结构,实现一个方法getKeys(data,str);获取字符串str在data中的所有上级节点的名称,例如: getKeys(data,'str1') 返回 ‘key1' getKeys(data,'str3') 返回 ‘key2 key3' getKeys(data,'str6') 返回 ‘key2 key5 key6' 代码如下: var data = { key1: 'str1', key2: { key3: 'str3', key4: 'str4', key5: { key6

将keras的h5模型转换为tensorflow的pb模型

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

TensorFlow基础笔记(9) Tensorboard可视化显示以及查看pb meta模型文件的方法

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

tensorflow C++接口调用目标检测pb模型代码

#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

导出pb模型之后测试的python代码

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

hadoop2.X使用手册1：通过web端口查看主节点、slave1节点及集群运行状态

导读内容:1.如何通过web查看hdfs集群状态2.如何通过web查看运行在在主节点master上ResourceManager状态3.如何通过web查看运行在在slave节点NodeManager资源状态 4.JobHistory 可以查看什么信息转载连接:http://www.aboutyun.com/thread-7712-1-1.html

oracle 如何查看当前用户的表空间名称

如何查询当前用户的表空间名称?因为oracle建立索引,需要知道当前用户的表空间,查找了一下资料 --查询语法-- select default_tablespace from dba_users where username='登录用户' 如,我的登录用户是TMS21,那么查询语法是 /* 查看用户所属的表空间 */ select default_tablespace from dba_users where username='TMS21'; 相关查询的用法,也顺便记录一下 1)查询当前用户

windows 如何查看端口占用进程ID 进程名称强制结束进程

1.查看指定端口的占用情况C:\>netstat -aon|findstr "9050" 协议本地地址外部地址状态 PID TCP 127.0.0.1:9050 0.0.0.0:0 LISTENING 2016 P: 看到了吗,端口被进程号为2016的进程占用,继续执行下面命令: (也可以去任务管理器中查看

查看，修改ceph节点的ceph配置命令

标签(空格分隔): ceph,ceph运维,ceph配置查看ceph配置 1. 查看ceph默认配置: # ceph --show-config 2. 查看 type.num 的ceph默认配置: 如需查看osd.1,mon.node1的ceph配置 # ceph -n osd.1 --show-config # ceph -n mon.node1 --show-config 或 # ceph-osd -i 1 --show-config # ceph-mon -i node1--show-c

MxNet 模型转Tensorflow pb模型

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

tensorflow C++接口调用图像分类pb模型代码

#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

查看pb模型每个节点的名称

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