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

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 '

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

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

# 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

# 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=

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

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

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

参考链接:https://github.com/argman/EAST (项目来源) https://github.com/opencv/opencv/issues/12491  (遇到的问题)   https://www.pyimagesearch.com/2018/08/20/opencv-text-detection-east-text-detector/   (opencv加载) 文字检测有很多比较好的现成的模型比如yolov3,pesnet,pennet,east.不一一赘述,讲一下自

生成检查点文件(chekpoint file),扩展名.ckpt,tf.train.Saver对象调用Saver.save()生成.包含权重和其他程序定义变量,不包含图结构.另一程序使用,需要重新创建图形结构,告诉TensorFlow如何处理权重.生成图协议文件(graph proto file),二进制文件,扩展名.pb,tf.tran.write_graph()保存,只包含图形结构,不包含权重,tf.import_graph_def加载图形. 模型存储,建立一个tf.train.Saver(

TensorFlow 官方文档:https://www.tensorflow.org/api_guides/python/math_ops # Arithmetic Operators import tensorflow as tf # 用 tf.session.run() 里 feed_dict 参数设置占位 tensor, 如果传入 feed_dict的数据与 tensor 类型不符,就无法被正确处理 x = tf.placeholder(tf.string) y = tf.placehol

先上代码: from __future__ import absolute_import from __future__ import division from __future__ import print_function # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Tue Nov 14 20:34:00 2017 @author: HJL """ # Copyright 2015 The TensorFl

import tensorflow as tf import tensorflow.contrib.slim as slim import rawpy import numpy as np import tensorflow as tf import struct import glob import os from PIL import Image import time __sony__ = 0 __huawei__ = 1 __blackberry__ = 2 __stage_raw2ra

我们经常遇到训练时间很长,使用起来就是Weight和Bias.那么如何将训练和测试分开操作呢? TF给出了模型的加载与保存操作,看了网上都是很简单的使用了一下,这里给出一个神经网络的小程序去测试. 本博文使用了Titanic的数据进行操作: Train.Py import numpy as np import pandas as pd import tensorflow as tf from sklearn.model_selection import train_test_split ####

import tensorflow as tf #保存模型 saver = tf.train.Saver() saver.save(sess, "e://code//python//test//package_test//model.ckpt", global_step=step) #加载读取模型 with tf.Session() as sess: new_saver=tf.train.import_meta_graph('checkout\\model.ckpt-3500.meta

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: |--checkpoint_dir | |--checkpoint | |--MyModel.meta | |--MyModel.data-00000-of-00001 | |--MyModel.in

在TensorFlow中,保存模型与加载模型所用到的是tf.train.Saver()这个类.我们一般的想法就是,保存模型之后,在另外的文件中重新将模型导入,我可以利用模型中的operation和variable来测试新的数据. 什么是TensorFlow中的模型 首先,我们先来理解一下TensorFlow里面的模型是什么.在保存模型后,一般会出现下面四个文件: meta graph:保存了TensorFlow的graph.包括all variables,operations,collectio

上一遍博文提到 有些场景下,可能只需要保存或加载部分变量,并不是所有隐藏层的参数都需要重新训练. 在实例化tf.train.Saver对象时,可以提供一个列表或字典来指定需要保存或加载的变量. #!/usr/bin/env python3 #-*- coding:utf-8 -*- ############################ #File Name: restore.py #Brief: #Author: frank #Mail: frank0903@aliyun.com #Crea

怎样让通过训练的神经网络模型得以复用? 本文先介绍简单的模型保存与加载的方法,后续文章再慢慢深入解读. #!/usr/bin/env python3 #-*- coding:utf-8 -*- ############################ #File Name: saver.py #Brief: #Author: frank #Mail: frank0903@aliyun.com #Created Time:2018-06-22 22:12:52 ##################