tensorflow加载2个相同的预训练模型,层名一样怎么办

2024-11-09

TensorFlow 同时调用多个预训练好的模型

在某些任务中,我们需要针对不同的情况训练多个不同的神经网络模型,这时候,在测试阶段,我们就需要调用多个预训练好的模型分别来进行预测. 调用单个预训练好的模型请点击此处弄明白了如何调用单个模型,其实调用多个模型也就顺理成章.我们只需要建立多个图,然后每个图导入一个模型,再针对每个图创建一个会话,分别进行预测即可. import tensorflow as tf import numpy as np # 建立两个 graph g1 = tf.Graph() g2 = tf.Graph() # 为每

图片预加载和AJAX的图片预加载

利用js实现图片预加载,加载所需要图片的路径与名称即可,很容易实现,该方法尤其适用预加载大量的图片: <div class="hidden"> <script type="text/javascript"> var images = new Array() function preload() { for (i = 0; i < preload.arguments.length; i++) { images[i] = new Image

开园第一篇---有关tensorflow加载不同模型的问题

写在前面今天刚刚开通博客,主要想法跟之前某位博主说的一样,希望通过博客园把每天努力的点滴记录下来,也算一种坚持的动力.我是小白一枚,有啥问题欢迎各位大神指教,鞠躬~~ 换了新工作,目前手头是OCR项目,以前从事过图像处理,但是深度学习的知识几乎为0,这次通过这个项目希望自己能够入门,今天记录一下有关tensorflow加载不同模型的问题.我算是从0开始,直接阅读git上面的开源代码,很多明明很简单的问题也会困扰很久,但是解决之后肯定恍然大悟,归咎还是基础问题,然后去翻书翻博客.....OCR项

js原生图片懒加载或 js原生图片预加载，html标签自定义属性

使用原声js来实现图片预加载,或图片懒加载,小伙伴们可以根据项目需要来结合vue或者是react来进行修改. 一.什么是图片懒加载或什么是图片预加载当访问一个页面的时候,先把img元素或是其他元素的背景图片路径缓存下来(这样就只需请求一次),当图片出现在浏览器的可视区域内时,才设置图片真正的路径,让图片显示出来.这就是图片懒加载. 其实简单来说就是: 1.就是创建一个自定义属性data-src存放真正需要显示的图片路径. 2.当页面滚动直至此图片出现在可视区域时,用js取到该图片的data-s

tensorflow加载ckpt出错

Issue链接问题: tensorflow加载ckpt出错此处原因: 该ckpt文件对应的tensorflow版本过老, 其中的部分内置变量名发生了改变. 提示: Key lstm_o/bidirectional_rnn/bw/lstm_cell/biases not found in checkpoint 报错: 使用github官方tensorflow给出的checkpoint_convert.py, 将ckpt版本提升即可: python checkpoint_convert.py '

Tensorflow加载预训练模型和保存模型（ckpt文件）以及迁移学习finetuning

转载自:https://blog.csdn.net/huachao1001/article/details/78501928 使用tensorflow过程中,训练结束后我们需要用到模型文件.有时候,我们可能也需要用到别人训练好的模型,并在这个基础上再次训练.这时候我们需要掌握如何操作这些模型数据. 1 Tensorflow模型文件我们在checkpoint_dir目录下保存的文件结构如下: |--checkpoint_dir | |--checkpoint | |--MyModel.meta

Tensorflow加载预训练模型和保存模型

转载自:https://blog.csdn.net/huachao1001/article/details/78501928 使用tensorflow过程中,训练结束后我们需要用到模型文件.有时候,我们可能也需要用到别人训练好的模型,并在这个基础上再次训练.这时候我们需要掌握如何操作这些模型数据.看完本文,相信你一定会有收获! 1 Tensorflow模型文件我们在checkpoint_dir目录下保存的文件结构如下: 1.1 meta文件MyModel.meta文件保存的是图结构,meta文件

TensorFlow加载图片的方法

方法一:直接使用tensorflow提供的函数image = tf.gfile.FastGFile('PATH')来读取一副图片: import matplotlib.pyplot as plt; import tensorflow as tf; % matplotlib inline #将matplotlib绘制的图像直接输出到当前交互式的框架下 image_raw_data_jpg = tf.gfile.FastGFile('home/ubuntu-mm/TensorFlow/Learnin

关于Tensorflow 加载和使用多个模型的方式

在Tensorflow中,所有操作对象都包装到相应的Session中的,所以想要使用不同的模型就需要将这些模型加载到不同的Session中并在使用的时候申明是哪个Session,从而避免由于Session和想使用的模型不匹配导致的错误.而使用多个graph,就需要为每个graph使用不同的Session,但是每个graph也可以在多个Session中使用,这个时候就需要在每个Session使用的时候明确申明使用的graph. g1 = tf.Graph() # 加载到Session 1的grap

57.fielddata预加载机制以及序号标记预加载

如果真的要对分词的field执行聚合,那么每次都在query-time的同时由es生成fielddata并加载到内存中来,速度可能会比较慢,性能很差,改善性能的方式就是预先生成fielddata值并加载到内存中去. 一.fielddata预加载 POST /test_index/_mapping/test_type { "properties": { "test_field": { "type": "string", &quo

133、TensorFlow加载模型（二）

# 选择哪个变量来保存和恢复 # 如果你没有传递任何的参数到tf.train.Saver() # 这个saver会处理计算图中所有的变量 # 每一个变量都被保存,保存的名字就是当初创建他们时候的名字 # 有时候在checkpoint文件中声明名字也是很有用的 # 例如你或许已经训练完一个模型,其中还有变量叫做weights # 他的值你想存进文件中叫做params # 有时候只保存和恢复模型子图中的变量也是有用的 # 例如你或许想训练一个有5个隐藏层的神经网络, # 但是现在你想训练一个有6个

132、TensorFlow加载模型

# The tf.train.Saver对象不仅保存变量到checkpoint文件 # 它也恢复变量,当你恢复变量的时候,你就不必须要提前初始化他们 # 列如如下的代码片段解释了如何去调用tf.train.Saver.restore方法,来从checkpoint文件中恢复变量 import tensorflow as tf tf.reset_default_graph() # Create some variables v1 = tf.get_variable("v1", shape=

ajax点击加载更多数据图片（预加载）

<!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>ajax点击加载更多数据--博客园--勇淘未来</title> <script type="text/javascript" src="jquery-1.11.1.min.js"></script> <style> *{p

Java 错误：找不到或无法加载主类（源文件中含有包名 package）

1. 问题定位编译(javac)和执行(java)java 程序时,出现这种类型的错误:找不到或无法加载主类: 首先排除是否是环境变量配置不当造成的问题,只要保证,命令行界面能够识别 javac/java 命令,就说明环境变量配置没有问题. 出现这种问题,往往是因为,java 源文件中带有包名,如文件 C:\code\Hello.java: package com.example; public class Hello{ public static void main(String[]args

tensorflow加载embedding模型进行可视化

1.功能采用python的gensim模块训练的word2vec模型,然后采用tensorflow读取模型可视化embedding向量 ps:采用C++版本训练的w2v模型,python的gensim模块读不了. 2.python训练word2vec模型代码 import multiprocessing from gensim.models.word2vec import Word2Vec, LineSentence print('开始训练') train_file = "/tmp/train

[.NET6]使用ML.NET+ONNX预训练模型整活B站经典《华强买瓜》

最近在看微软开源的机器学习框架ML.NET使用别人的预训练模型(开放神经网络交换格式.onnx)来识别图像,然后逛github发现一个好玩的repo.决定整活一期博客. 首先还是稍微科普一下机器学习相关的知识,这一块.NET虽然很早就开源了ML.NET框架,甚至在官方的ML.NET开源之前,就有一些三方社区的开源实现比如早期的AForge.NET实现.以及后来的基于python著名的神经网络框架tensorflow迁移的tensorflow.net亦或者是pytorch迁移的torchsharp

Javascript图片预加载详解

预加载图片是提高用户体验的一个很好方法.图片预先加载到浏览器中,访问者便可顺利地在你的网站上冲浪,并享受到极快的加载速度.这对图片画廊及图片占据很大比例的网站来说十分有利,它保证了图片快速.无缝地发布,也可帮助用户在浏览你网站内容时获得更好的用户体验.本文将分享三个不同的预加载技术,来增强网站的性能与可用性. 方法一:用CSS和JavaScript实现预加载实现预加载图片有很多方法,包括使用CSS.JavaScript及两者的各种组合.这些技术可根据不同设计场景设计出相应的解决方案,十分高效.

js图片预加载

图片预加载有大体有几种方式 1.html标签或css加载图片. 显而易见我们使用img标签或者通过标签的background-image属性都可以实现图片的预加载.但是为了避免初次载入过多图片影响体验.一般最好在文档渲染完成以后再加载(使用window.onload等). 2.纯js实现预加载空城计-Code记的Javascript实现图片的预加载的完整实现的预加载实例为 function preloadimages(arr){ var newimages=[], loadedimages=0

利用CSS、JavaScript及Ajax实现图片预加载的三大方法

预加载图片是提高用户体验的一个很好方法.图片预先加载到浏览器中,访问者便可顺利地在你的网站上冲浪,并享受到极快的加载速度.这对图片画廊及图片占据很大比例的网站来说十分有利,它保证了图片快速.无缝地发布,也可帮助用户在浏览你网站内容时获得更好的用户体验.本文将分享三个不同的预加载技术,来增强网站的性能与可用性.方法一:用CSS和JavaScript实现预加载实现预加载图片有很多方法,包括使用CSS.JavaScript及两者的各种组合.这些技术可根据不同设计场景设计出相应的解决方案,十分高效.单纯

Entity Framework关联查询以及数据加载（延迟加载，预加载）

数据加载分为延迟加载和预加载 EF的关联实体加载有三种方式:Lazy Loading,Eager Loading,Explicit Loading,其中Lazy Loading和Explicit Loading都是延迟加载. (一)Lazy Loading使用的是动态代理,关闭Lazy Loading,可以将LazyLoadingEnabled设为false,如果导航属性没有标记为virtual,Lazy Loading也是不起作用的. (二)Eager Loading使用Include方法关联

使用ajax预加载图片

使用Ajax 上面所给出的方法似乎不够酷,那现在来看一个使用Ajax实现图片预加载的方法.该方法利用DOM,不仅仅预加载图片,还会预加载CSS.JavaScript等相关的东西.使用Ajax,比直接使用JavaScript,优越之处在于JavaScript和CSS的加载不会影响到当前页面.该方法简洁.高效. window.onload = function() { setTimeout(function() { // XHR to request a JS and a CSS var xhr =

tensorflow加载2个相同的预训练模型,层名一样怎么办

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