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

小数量数据读取 这些只用于可以完全加载到内存中的小型数据集: 1,储存在常数中 2,储存在变量中,初始化后,永远不改变它的值 使用常量 training_data = ... training_labels = ... with tf.Session(): input_data = tf.constant(training_data) input_labels = tf.constant(training_labels) 使用变量的方式,您就需要在数据流图建立后初始化这个变量. training

大多数人了解 Pandas 及其在处理大数据文件方面的实用性.TensorFlow 提供了读取这种文件的方法. 前面章节中,介绍了如何在 TensorFlow 中读取文件,本节将重点介绍如何从 CSV 文件中读取数据并在训练之前对数据进行预处理. 本节将采用哈里森和鲁宾菲尔德于 1978 年收集的波士顿房价数据集(http://lib.stat.cmu.edu/datasets/boston),该数据集包括 506 个样本场景,每个房屋含 14 个特征: CRIM:城镇人均犯罪率 ZN:占地 2

import tensorflow as tf from tensorflow.python.framework import graph_util v1 = tf.Variable(tf.constant(1.0, shape=[1]), name = "v1") v2 = tf.Variable(tf.constant(2.0, shape=[1]), name = "v2") result = v1 + v2 init_op = tf.global_varia

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

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

目录 文件读取 文件队列构造 文件阅读器 文件内容解码器 开启线程操作 管道读端批处理 CSV文件读取案例 先看下文件读取以及读取数据处理成张量结果的过程: 一般数据文件格式有文本.excel和图片数据.那么TensorFlow都有对应的解析函数,除了这几种.还有TensorFlow指定的文件格式. TensorFlow还提供了一种内置文件格式TFRecord,二进制数据和训练类别标签数据存储在同一文件.模型训练前图像等文本信息转换为TFRecord格式.TFRecord文件是protobuf格

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

字典+列表集合+文件读取 字典示例 ************************ 各地食品的三级菜单************************* 1.使用字典嵌套字典 2.采用死循环思路 3.对字典 循环打印 只可得第一级的key 4.for i in <范围> //python的for循环实在与其他不同.  i 可为任意类型 不给参数限定 即会遍历范围 place={ "华北":{ "北京市":"北京烤鸭", "

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

1.知识点 """ TFRecords介绍: TFRecords是Tensorflow设计的一种内置文件格式,是一种二进制文件,它能更好的利用内存, 更方便复制和移动,为了将二进制数据和标签(训练的类别标签)数据存储在同一个文件中 CIFAR-10批处理结果存入tfrecords流程: 1.构造存储器 a)TFRecord存储器API:tf.python_io.TFRecordWriter(path) 写入tfrecords文件 参数: path: TFRecords文件的路

1.知识点 """ 注意:在tensorflow当中,运行操作具有依赖性 1.CPU操作计算与IO计算区别: CPU操作: 1.tensorflow是一个正真的多线程,并行的执行任务 2.使用tfrecords对文件读取进行改善 IO操作: 1.一次性读取数据,消耗内存 2.一次性进行训练 2.队列API: 1.tf.FIFOQueue(capacity, dtypes, name='fifo_queue') 先进先出队列,按顺序出队列 capacity:整数.可能存储在此队

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_

本章概述:在第一章的系列文章中介绍了tf框架的基本用法,从本章开始,介绍与tf框架相关的数据读取和写入的方法,并会在最后,用基础的神经网络,实现经典的Mnist手写数字识别. 有四种获取数据到TensorFlow程序的方法: tf.dataAPI:轻松构建复杂的输入管道.(优选方法,在新版本当中) QueueRunner:基于队列的输入管道从TensorFlow图形开头的文件中读取数据(这里主要介绍这种) Feeding:运行每一步时,Python代码提供数据.(在第一章简单介绍了,配合占位符p

查询数据时只能获得collection集合中的的一条数据,相关情况如下: 结果集resultMap: <resultMap id="ManagerRolesAcls" type="com.meikai.shop.entity.TSystemManager"><id column="ID" jdbcType="BIGINT" property="id" /><result col

下面的代码演示了遍历Collection集合的6种方法,注意Collection集合的遍历远不止于增强for循环,和迭代器两种. 代码如下: package com.qls.traverse; import java.util.ArrayList; import java.util.Arrays; import java.util.Collections; import java.util.Enumeration; import java.util.Iterator; import java.u

由于一直以来用微软可视化图形界面习惯了,而MongoDB是命令式操作,而用系统自带CMD操作不方便, 这里介绍一款CMD的替代品,大小100多M. Cmder工具下载  https://github.com/cmderdev/cmder/releases 接下来操作全部用Cmder工具来执行指令操作演示 一.Collection集合导出与导入工具介绍: NoSQL中Collection集合对应SQL的的关系相当于表的概念,即对表的导出与导入. 导出集合数据工具 mongoexport.exe 导

catalogue . 前言和技术背景 . Glassfish安装配置 . 漏洞利用 . 漏洞缓解(修复) 1. 前言和技术背景 0x1: GlassFish是什么 GlassFish 是用于构建 Java EE 5 应用服务器的开源开发项目的名称.它基于 Sun Microsystems 提供的 Sun Java System Application Server PE 9 的源代码以及 Oracle 贡献的 TopLink 持久性代码.该项目提供了开发高质量应用服务器的结构化过程,以前所未有

上篇文章我们介绍了抽象化磁盘文件的 File 类型,它仅仅用于抽象化描述一个磁盘文件或目录,却不具备访问和修改一个文件内容的能力. Java 的 IO 流就是用于读写文件内容的一种设计,它能完成将磁盘文件内容输出到内存或者是将内存数据输出到磁盘文件的数据传输工作. Java IO 流的设计并不是完美的,设计了大量的类,增加了我们对于 IO 流的理解,但无外乎为两大类,一类是针对二进制文件的字节流,另一类是针对文本文件的字符流.而本篇我们就先来学习有关字节流的相关类型的原理以及使用场景等细节,主要