tensorflow 加载 checkpoint 模型

2024-08-21

tensorflow 模型加载（没有checkpoint文件或者说只加载其中一个模型）

1.如果有checkpoint文件的话,加载模型很简单: 第一步:都是加载图: with tf.Session() as sess: saver=tf.train.import_meta_graph('./insightface_iter_best_71000.ckpt.meta') saver.restore(sess,tf.train.latest_checkpoint('./')) 2.没有该文件,只有一个模型的时候: with tf.Session() as sess: saver=tf

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

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

6_1 持久化模型与再次加载_探讨(1)_三种持久化模型加载方式以及import_meta_graph方式加载持久化模型会存在的变量管理命名混淆的问题

笔者提交到gitHub上的问题描述地址是:https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/20140 三种持久化模型加载方式的一个小结论加载持久化模型的三种方式: 第一,saver.restore:属于当前代码计算图已经定义,我需要将持久化模型中变量的值加载到当前代码计算图中的变量中去.所以,两者只能是持久化模型中的变量是当前代码计算图中变量集合的一个子集,必须是一种严格包含的关系.(当然,可以在初始化Saver的时候指定加载哪些变量) 第二,i

深度学习之加载VGG19模型分类识别

主要参考博客: https://blog.csdn.net/u011046017/article/details/80672597#%E8%AE%AD%E7%BB%83%E4%BB%A3%E7%A0%81http://www.cs.toronto.edu/~frossard/post/vgg16/ 1.物体分类 imagenet_classes.py class_names = '''tench, Tinca tinca goldfish, Carassius auratus great whi

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 '

ceisum_加载倾斜摄影模型

osgb转换为3Dtiles格式(使用工具转换) 然后加载到cesium中(加载代码见下,可以控制模型高度) var offset = function(height,tileset) { console.log(height); height = Number(height); if (isNaN(height)) { return; } var cartographic = Cesium.Cartographic.fromCartesian(tileset.boundingSphere.ce

xBIM 实战02 在浏览器中加载IFC模型文件并设置特效

系列目录 [已更新最新开发文章,点击查看详细] 在模型浏览器中加载模型后,可以对模型做一些特殊操作.下图是常用的设置. 都是通过 xbim-viewer.js 中的 API 来设置以达到一定的效果.代码如下: <!DOCTYPE html> <html> <head> <title>xViewer</title> <meta http-equiv="content-type" content="text

xBIM 实战01 在浏览器中加载IFC模型文件

系列目录 [已更新最新开发文章,点击查看详细] 一.创建Web项目打开VS,新建Web项目,选择 .NET Framework 4.5 选择一个空的项目新建完成后,项目结构如下: 二.添加webServer访问文件类型由于WexXplorer 加载的是 .wexBIM格式的文件或者文件流,所以需要在Web.config文件中添加如下配置 <system.webServer> <security> <requestFiltering> <reques

cesium 学习(五) 加载场景模型

cesium 学习(五) 加载场景模型一.前言现在开始实际的看看效果,目前我所接触到基本上都是使用Cesium加载模型这个内容,以及在模型上进行操作.So,现在进行一些加载模型的学习,数据的话可以去网上找,因为目前使用的都是需要保密的数据,所以不能发在网上. 二.加载Entity类型模型说到加载Entity模型,内容就有点多了,cesium场景中的点.线.面.label以及模型(gltf.glb):还有圆.墙体.方体.球等几何对象也都可以使用Entity来加载.下面分别加载试试看. 2.1

cesium加载gltf模型

cesium加载gltf模型一.采用vue-cesium:在项目里加载依赖包.命令如下: npm i --save vue-cesium 在main.js中加入如下代码: https://www.npmjs.com/package/vue-cesium 在你的相关组件里加入如下代码: 在index.html中引入相关css <link rel="stylesheet" href="Cesium/Widgets/widgets.css" /> 代码如

WebGL three.js学习笔记加载外部模型以及Tween.js动画

WebGL three.js学习笔记加载外部模型以及Tween.js动画本文的程序实现了加载外部stl格式的模型,以及学习了如何把加载的模型变为一个粒子系统,并使用Tween.js对该粒子系统进行动画设置模型动画demo演示(网页加载速度可能会比较慢) demo地址:https://nsytsqdtn.github.io/demo/naval_craft/naval_craft demo截图如下: 原模型截图: 在我们写three.js的网页的时候,大多时候并不需要我们去手动建立模型,一些

live2d web端加载moc3模型

大佬博客链接:https://blog.csdn.net/weixin_44128558/article/details/104792345 照着大佬的博客做一下,可以先学会怎么生成bundle.js文件,以及官方的sdk文件的详细内容,讲得很详细如果想直接用的话也可以看最下面的代码copy即可下面是照着大佬的博客的时候遇到的一些问题目录将模型文件放在github上面用jsdelivr会出现WebGL加载跨域纹理出错的问题人物没有布满整个canvas导致人物相对较小的问题删除官方模板

使用 Assimp 库加载 3D 模型

前言要想让自己的 3D 之旅多一点乐趣,肯定得想办法找一些有意思一点的 3D 模型.3D 模型有各种各样的格式,obj的,stl的,fbx的等等不一而足.特别是 obj 格式的 3D 模型,完全是纯文本格式,网络上很多高手都喜欢自己写程序对 obj 格式的模型文件进行解析.我自己收集了一些 3D 模型,有几个 obj 格式的,也有几个 stl 格式的,为我以后的学习做准备.当我需要查看这些模型的时候,我首选是使用 Blender.在我的程序中使用的时候,我首选 Assimp 库.在我之前的随笔

cesium加载gltf模型点击以及列表点击定位弹窗

前言 cesium 官网的api文档介绍地址cesium官网api,里面详细的介绍 cesium 各个类的介绍,还有就是在线例子:cesium 官网在线例子,这个也是学习 cesium 的好素材. 之前有部分订阅者咨询我,cesium加载gltf模型点击弹窗以及模型列表点击定位弹窗那些交互是怎么实现的,虽说比较简单,但是总有新手是有这块需求的.所以,今天我抽空整理一下本篇素材,简单写一下. 实现效果图如下: 大概思路如下: gltf模型的模拟数据源配置,配置gltf模型路径以及气泡窗口显示内容j

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

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=

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

tensorflow数据加载、模型训练及预测

数据集 DNN 依赖于大量的数据.可以收集或生成数据,也可以使用可用的标准数据集.TensorFlow 支持三种主要的读取数据的方法,可以在不同的数据集中使用:本教程中用来训练建立模型的一些数据集介绍如下: MNIST:这是最大的手写数字(0-9)数据库.它由 60000 个示例的训练集和 10000 个示例的测试集组成.该数据集存放在 Yann LeCun 的主页(http://yann.lecun.com/exdb/mnist/)中.这个数据集已经包含在tensorflow.examples

tensorflow 加载 checkpoint 模型

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