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

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

这篇薄荷主要是讲了如何用tensorflow去训练好一个模型,然后生成相应的pb文件.最后会将如何重新加载这个pb文件. 首先先放出PO主的github: https://github.com/ppplinday/tensorflow-vgg16-train-and-test 其中的pitcute文件是狗和猫的图片分别15张一共30(别吐槽,只是为了练手学习的233333), train那个就是训练的文件,test这个就是测试的文件. 接着PO主会慢慢讲解相应的步骤. !!!ps:由于PO主也是

训练了很久的Tf模型,终于要到生产环境中去考研一番了.今天花费了一些时间去研究tf的模型如何在生产环境中去使用.大概整理了这些方法. 继续使用分步骤保存了的ckpt文件 这个貌似脱离不了tensorflow框架,而且生成的ckpt文件比较大,发布到生产环境的时候,还得把python的算法文件一起搞上去,如何和其他程序交互,可能还得自己去写服务.估计很少有人这么做,貌似性能也很一般. 使用tensorflow Serving tf Serving貌似是大家都比较推崇的方法.需要编译tfServin

学习过程是Tensorflow 实战google深度学习框架一书的第六章的迁移学习环节. 具体见我提出的问题:https://www.tensorflowers.cn/t/5314 参考https://blog.csdn.net/zhuiqiuk/article/details/53376283后,对代码进行了修改. 问题的跟踪情况记录: 1 首先是保存模型: import tensorflow as tf from tensorflow.python.framework import grap

一.作用: https://blog.csdn.net/yjl9122/article/details/78341689 这节是关于tensorflow的Freezing,字面意思是冷冻,可理解为整合合并:整合什么呢,就是将模型文件和权重文件整合合并为一个文件,主要用途是便于发布.官方解释可参考:https://www.tensorflow.org/extend/tool_developers/#freezing这里我按我的理解翻译下,不对的地方请指正:有一点令我们为比较困惑的是,tensorf

由于项目需要,需要将TensorFlow保存的模型从ckpt文件转换为pb文件. import os from tensorflow.python import pywrap_tensorflow from net2use import inception_resnet_v2_small#这里使用自己定义的模型函数即可 import tensorflow as tf if __name__=='__main__': pb_file = "./model/output.pb" ckpt_

TensorFlow 模型保存与恢复 一个快速完整的教程,以保存和恢复Tensorflow模型. 在本教程中,我将会解释: TensorFlow模型是什么样的? 如何保存TensorFlow模型? 如何恢复预测/转移学习的TensorFlow模型? 如何使用导入的预先训练的模型进行微调和修改? 这个教程假设你已经对神经网络有了一定的了解.如果不了解的话请查阅相关资料. 1. 什么是TensorFlow模型? 训练了一个神经网络之后,我们希望保存它以便将来使用.那么什么是TensorFlow模型?

import tensorflow as tf from tensorflow.python.tools import freeze_graph #os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']='2' #设置GPU model_path = "D:\\JupyterWorkSpace\\Tensorflow\\Fine-tuning\\tensorflow-resnet-pretrained-20160509\\ResNet-L152.ckpt" #设置mode

本文介绍将训练好的model.pb文件在tensorboard中展示其网络结构. 1. 从pb文件中恢复计算图 import tensorflow as tf model = 'model.pb' #请将这里的pb文件路径改为自己的 graph = tf.get_default_graph() graph_def = graph.as_graph_def() graph_def.ParseFromString(tf.gfile.FastGFile(model, 'rb').read()) tf.

1.TensorFlow的模型文件 --checkpoint_dir | |--checkpoint | |--MyModel.meta | |--MyModel.data-00000-of-00001 | |--MyModel.index 2.meta文件 该文件保存的是图结构,meta文件是pb格式,包含变量.结合.OP 3.ckpt文件 二进制文件,存储了weights,biases,gradients等变量 4.checkpoint文件 文本文件,该文件记录了保存的最新的checkpoi

使用tf.train.Saver()保存到checkpoint文件,我们可以用tensorflow查看. # import the inspect_checkpoint library from tensorflow.python.tools import inspect_checkpoint as chkp # print all tensors in checkpoint file chkp.print_tensors_in_checkpoint_file("/tmp/model.ckpt&

vs工具中有个工具叫dumpin.exe,可以用来查看exe文件.dll文件.pyc文件依赖于哪些dll,从而针对性地去检查具体缺失哪些文件(目前是在装TensorFlow时查看具体需要哪个版本的cuda,以及有时明明不需要gpu版TensorFlow,但conda自动安装了gpu版,导致TensorFlow无法运行) 如果安装过vs的话,一般可以在visual studio tools找到命令行工具,运行对应平台的命令行即可直接使用dumpin命令 目前仅使用过 dumpbin /depend

mac下查看.mobileprovision文件及钥匙串中证书.cer文件 一. mobileprovision文件查看 xxx.mobileprovision是ios开发中的设备描述文件,里面有证书信息.调试设备的UUID信息.bundle identifier等,此文件是二进制格式不能直接打开,那么如何查看其中信息呢 方法1 使用mac自带security命令行 用mac自带的命令security,cd到mobileprovision所在的文件夹,执行 security cms -D -i

IOS(object-c) 下载查看 PDF 其实还是蛮容易操作的.在下载前,首先要把 IOS 可以保存文件的目录给过一遍: IOS 文件保存目录 IOS 可以自定义写入的文件目录,是很有限的,只能是这3个目录: 1. NSDocumentDirectory 下载文件到该目录,则该文档可以用 iTunes 直接查看.对于安全性不高,便于浏览的文件,pdf ,可以考虑下载到该目录.. 2. NSLibraryDirectory 下载文件到该目录,则该文档不可用 iTunes 直接查看.只能在 AP

在开发过程中,有时候需要查看jar文件的源码,这里讲解如何设置.  选中某一个jar文件,如我这里选中的是struts2-core-2.1.6.jar,然后右键-->Properties-->Java Source Attachment-->Externam Folder,然后找到你的struts 2的包的位置,D:/MyEclipse插件/struts-2.1.8.1/src/core/src/main/java,安装这个路径,确定即可在MyEclipse查看源文件了.

通过JVM编译java文件生成class字节码文件,很多时候很想用工具打开看看,目前还不清楚哪一个软件专门查看class文件的,但是通过windows下的javap命令可以查看详细的class文件 ShowClass.java文件源码很简单main函数直接打印“Hello class file!”

eclipse查看class文件的源码: 1.网上下载jadClipse的jar包和执行文件jad.exe和 net.sf.jadclipse_3.3.0.jar. 2.把上面下载的jar包放在ecplise中的plugins文件夹下 3.windows--->preferences-->java-->jadClipse,把Path to decompiler中填入jad.exe的路径 4.windows-->General-->Editors-->File Assoc

reference to : http://blog.chinaunix.net/uid-28458801-id-4615294.html 查看文件属性有多种方法,且这些方法中偏向不同,具体如下: 1,ls     ls -a 查看所有文件     ls -l 查看详细的属性    2,lsattr     查看文件的扩展属性,     如果文件被 chattr +i   添加了写保护,     用lsattr可以看到添加的属性 3,file 查看文件的类型 4,stat     查看文件的状态