tensorflow 统计meta文件模型参数 / 张生荣

tensorflow 获取模型所有参数总和数量的方法

实例如下所示: from functools import reduce from operator import mul def get_num_params(): num_params = 0 f ...

我就废话不多说了,直接上代码吧! import tensorflow as tf def model_1(): with tf.variable_scope("var_a"): a ...

一.保存: graph_util.convert_variables_to_constants 可以把当前session的计算图串行化成一个字节流(二进制),这个函数包含三个参数:参数1:当前活动的s ...

终于找到bug原因!记一下:还是不熟悉平台的原因造成的! Q:为什么会出现两个模型对象在同一个文件中一起运行,当直接读取他们分开运行时训练出来的模型会出错,而且总是有一个正确,一个读取错误? 而直接 ...

在使用TensorFlow的过程中,保存模型参数变量是很重要的一个环节,既可以保证训练过程信息不丢失,也可以帮助我们在需要快速恢复或使用一个模型的时候,利用之前保存好的参数之间导入,可以节省大量的训练 ...

保存的文件有4个: checkpoint model-parameters.bin-46000.data-00000-of-00001 model-parameters.bin-46000.index ...

有时候会需要通过从保存下来的ckpt文件来观察其保存下来的训练完成的变量值. ckpt文件名列表:(一般是三个文件) xxxxx.ckpt.data-00000-of-00001 xxxxx.ckpt ...

本文是将yolo3目标检测框架训练出来的ckpt文件固化成pb文件,主要利用了GitHub上的该项目. 为什么要最终生成pb文件呢?简单来说就是直接通过tf.saver保存行程的ckpt文件其变量数据 ...

[尊重原创,转载请注明出处]https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/79672257 项目Github下载地址:https://github. ...

一.概述及完整代码对MNIST(MixedNational Institute of Standard and Technology database)这个非常简单的机器视觉数据集,Tensorfl ...

当我们花费大量的精力训练完网络,下次预测数据时不想再(有时也不必再)训练一次时,这时候torch.save(),torch.load()就要登场了. 保存和加载模型参数有两种方式: 方式一: torc ...

我们在做迁移学习,或者在分割,检测等任务想使用预训练好的模型,同时又有自己修改之后的结构,使得模型文件保存的参数,有一部分是不需要的(don't expected).我们搭建的网络对保存文件来说,有一 ...

只有pd模型文件, 打印所有节点 from tensorflow.python.framework import tensor_util from google.protobuf import tex ...

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 f ...

TensorFlow官网给的cifar-10教程,是卷积神经网络入门的好例子,有时想直接拿这个模型来跑自己的数据,却发现他的数据类型不是常见的,我们一般获取的数据(图片)以文件夹分类存好,或者直接在文 ...

介绍本博文中的代码,实现的是加载训练好的模型model_halcon_resenet.h5,并把该模型的参数赋值给两个不同的新的model. 函数式模型官网上给出的调用一个训练好模型,并输出任意层 ...

项目场景: 1,上传文件限制功能作用: 1,防止前端操作上传异常文件 2,限制符合的规则,优化展示模型功能实现: 1,获取file实例 2,执行校验规则方法代码如下: //大小限制 checkF ...

目录一.自定义层和网络 1.自定义层 2.自定义网络二.模型的保存和加载 1.保存参数 2.保存整个模型一.自定义层和网络 1.自定义层 ①必须继承自layers.layer ②必须实现两个方法 ...

目录正文随机找一张图片读取图片进行分类识别最后输出正文谷歌在大型图像数据库ImageNet上训练好了一个Inception-v3模型,这个模型我们可以直接用来进来图像分类. 下载链接: h ...

目录一.前言二.参数保存三.参数的加载四.保存和加载整个模型五.总结一.前言在模型训练完成后,我们需要保存模型参数值用于后续的测试过程.由于保存整个模型将耗费大量的存储,故推荐的做法是只 ...