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

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

用mmdnn实现模型转换 参考链接:https://www.twblogs.net/a/5ca4cadbbd9eee5b1a0713af 安装mmdnn pip install mmdnn 准备好mxnet模型的.json文件和.params文件, 以InsightFace mxnet r50为例        https://github.com/deepinsight/insightface 用mmdnn运行命令行 python -m mmdnn.conversion._script.con

代码如下: import tensorflow as tf def get_all_layernames(): """get all layers name""" pb_file_path = '/home/nvidia/sq/facenet-master/model_checkpoints/free_grah.pb' from tensorflow.python.platform import gfile sess = tf.Session()

tensorflow  python创建模型,训练模型,得到.pb模型文件后,用c++ api进行预测 #include <iostream> #include <map> #include "tensorflow/cc/ops/const_op.h" #include "tensorflow/cc/ops/image_ops.h" #include "tensorflow/cc/ops/standard_ops.h" #

h5_to_pb.py from keras.models import load_model import tensorflow as tf import os import os.path as osp from keras import backend as K #路径参数 input_path = 'input path' weight_file = 'weight.h5' weight_file_path = osp.join(input_path,weight_file) outpu

#include <iostream> #include "tensorflow/cc/ops/const_op.h" #include "tensorflow/cc/ops/image_ops.h" #include "tensorflow/cc/ops/standard_ops.h" #include "tensorflow/core/framework/graph.pb.h" #include "t

简介 TensorFlow-Bitcoin-Robot:一个基于 TensorFlow LSTM 模型的 Bitcoin 价格预测机器人. 文章包括一下几个部分: 1.为什么要尝试做这个项目? 2.为什么选取了这个模型? 3.模型的数据从哪里来? 4.模型的优化过程? 5.项目可以进一步提升的方向. 对于以比特币为首的数字货币近期的表现,只能用疯狂来形容.来自比特币交易平台的最新价格行情显示,就在此前一天,比特币盘中最高价格达到29838.5元,距离3万元大关仅有咫尺之遥.比特币最近火热的行情,

线性回归模型 "回归"这个词,既是Regression算法的名称,也代表了不同的计算结果.当然结果也是由算法决定的. 不同于前面讲过的多个分类算法或者逻辑回归,线性回归模型的结果是一个连续的值. 实际上我们第一篇的房价预测就属于线性回归算法,如果把这个模型用于预测,结果是一个连续值而不是有限的分类. 从代码上讲,那个例子更多的是为了延续从TensorFlow 1.x而来的解题思路,我不想在这个系列的第一篇就给大家印象,TensorFlow 2.0成为了完全不同的另一个东西.在Tenso

简介 TensorFlow-Bitcoin-Robot:一个基于 TensorFlow LSTM 模型的 Bitcoin 价格预测机器人. 文章包括一下几个部分: 1.为什么要尝试做这个项目? 2.为什么选取了这个模型? 3.模型的数据从哪里来? 4.模型的优化过程? 5.项目可以进一步提升的方向. 对于以比特币为首的数字货币近期的表现,只能用疯狂来形容.来自比特币交易平台的最新价格行情显示,就在此前一天,比特币盘中最高价格达到29838.5元,距离3万元大关仅有咫尺之遥.比特币最近火热的行情,

在用PMML实现机器学习模型的跨平台上线中,我们讨论了使用PMML文件来实现跨平台模型上线的方法,这个方法当然也适用于tensorflow生成的模型,但是由于tensorflow模型往往较大,使用无法优化的PMML文件大多数时候很笨拙,因此本文我们专门讨论下tensorflow机器学习模型的跨平台上线的方法. 1. tensorflow模型的跨平台上线的备选方案 tensorflow模型的跨平台上线的备选方案一般有三种:即PMML方式,tensorflow serving方式,以及跨语言API方

CKPT->pb Demo 解析 tensor name 和 node name 的区别 Pb 的恢复 CKPT->pb tensorflow的模型保存有两种形式: 1. ckpt:可以恢复图和变量,继续做训练 2. pb : 将图序列化,变量成为固定的值,,只可以做inference:不能继续训练 Demo def freeze_graph(input_checkpoint,output_graph): ''' :param input_checkpoint: :param output_g

『TensorFlow』第七弹_保存&载入会话_霸王回马 一.TensorFlow常规模型加载方法 保存模型 tf.train.Saver()类,.save(sess, ckpt文件目录)方法 参数名称 功能说明 默认值 var_list Saver中存储变量集合 全局变量集合 reshape 加载时是否恢复变量形状 True sharded 是否将变量轮循放在所有设备上 True max_to_keep 保留最近检查点个数 5 restore_sequentially 是否按顺序恢复变量,模型

目录 时间序列深度学习:seq2seq 模型预测太阳黑子 学习路线 商业中的时间序列深度学习 商业中应用时间序列深度学习 深度学习时间序列预测:使用 keras 预测太阳黑子 递归神经网络 设置.预处理与探索 所用的包 数据 探索性数据分析 回测:时间序列交叉验证 LSTM 模型 数据准备 用 recipe 做数据预处理 调整数据形状 构建 LSTM 模型 在所有分割上回测模型 时间序列深度学习:seq2seq 模型预测太阳黑子 本文翻译自<Time Series Deep Learning,

目录 时间序列深度学习:状态 LSTM 模型预测太阳黑子 教程概览 商业应用 长短期记忆(LSTM)模型 太阳黑子数据集 构建 LSTM 模型预测太阳黑子 1 若干相关包 2 数据 3 探索性数据分析 4 回测:时间序列交叉验证 5 用 Keras 构建状态 LSTM 模型 结论 时间序列深度学习:状态 LSTM 模型预测太阳黑子 本文翻译自<Time Series Deep Learning: Forecasting Sunspots With Keras Stateful Lstm In R

  本文主要记录Keras训练得到的.h5模型文件转换成TensorFlow的.pb文件 #*-coding:utf-8-* """ 将keras的.h5的模型文件,转换成TensorFlow的pb文件 """ # ========================================================== from keras.models import load_model import tensorflow as t

前沿   在文章NLP(十七)利用tensorflow-serving部署kashgari模型中,笔者介绍了如何利用tensorflow-serving部署来部署深度模型模型,在那篇文章中,笔者利用kashgari模块实现了经典的BERT+Bi-LSTM+CRF模型结构,在标注了时间的文本语料(大约2000多个训练句子)中也达到了很好的识别效果,但是也存在着不足之处,那就是模型的预测时间过长,平均预测一个句子中的时间耗时约400毫秒,这种预测速度在生产环境或实际应用中是不能忍受的.   查看该模

一.TensorFlow的模型保存和加载,使我们在训练和使用时的一种常用方式.我们把训练好的模型通过二次加载训练,或者独立加载模型训练.这基本上都是比较常用的方式. 二.模型的保存与加载类型有2种 1)需要重新建立图谱,来实现模型的加载 2)独家加载模型 模型的保存与训练加载: tf.train.Saver(<var_list>,<max_to_keep>) var_list: 指定要保存和还原的变量,作为一个dict或者list传递 max_to_keep: 指示要保留的最大检查

本节涉及: 保存TensorFlow 的模型供其他语言使用 java中调用模型并进行预测计算 一.保存TensorFlow 的模型供其他语言使用 如果用户选择“y” ,则执行下面的步骤: 判断程序执行目录下是否有 export 目录,如果有,调用 shutil 包中的 rmtress 函数将其删除,以免冲突 builder = tf .saved_model . builder . SavedModelBuilder ("export")   ———— 用于生成保存神经网络模型的对象b

在这一篇博客中大概讲一下用tensorflow如何实现一个简单的线性回归模型,其中就可能涉及到一些tensorflow的基本概念和操作,然后因为我只是入门了点tensorflow,所以我只能对部分代码给出相关的tensorflow的概念. 线性回归模型的表达式如下: 其中,是权重,是偏置,和则是输入数据和对应的模型预测值. 在tensorflow中,是用图来表示计算的形式的,图中的每个节点称为一个op(即operation),每个operation获得相关张量(Tensor)后进行数值计算,每个