TensorFlow ckpt模型迁移学习 / 张生荣

详解tensorflow实现迁移学习实例

本文主要是总结利用tensorflow实现迁移学习的基本步骤. 所谓迁移学习,就是将上一个问题上训练好的模型通过简单的调整使其适用于一个新的问题.比如说,我们可以保留训练好的Inception-v3模 ...

目录前言实现过程 1. 获取数据 2. 数据扩充与数据缩放 3. 迁移学习 4. 微调 5. 预测前言本文使用 cpu 的 tensorflow 2.4 完成迁移学习和模型微调,并使用训练好的 ...

实例如下所示: #coding=gbk import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.python import pywrap_ ...

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 ...

ckpt from tensorflow.python import pywrap_tensorflow checkpoint_path = 'model.ckpt-8000' reader = py ...

前言如果你认为深度学习非常的吃GPU,或者说非常的耗时间,训练一个模型要非常久,但是你如果了解了迁移学习那你的模型可能只需要几分钟,而且准确率不比你自己训练的模型准确率低,本节我们将会介绍两种方法来 ...

深度学习中,模型训练一般都需要很长的时间,由于很多原因,导致模型中断训练,下面介绍继续断点训练的方法. 方法一:载入模型时,不必指定迭代次数,一般默认最新 # 保存模型 saver = tf.trai ...

目录正文步骤一:安装依赖步骤二:加载预先训练的模型步骤三:处理图像步骤四:运行模型步骤五:显示检测结果最后正文在计算机视觉领域,目标检测是一个非常重要的任务.它可以应用于许多领域,如 ...

有时候,我们需要将TensorFlow的模型导出为单个文件(同时包含模型架构定义与权重),方便在其他地方使用(如在c++中部署网络).利用tf.train.write_graph()默认情况下只导出了 ...

错误代码如下: NotFoundError (see above for traceback): Unsuccessful TensorSliceReader constructor: Failed ...

我们通常采用tensorflow来训练,训练完之后应当保存模型,即保存模型的记忆(权重和偏置),这样就可以来进行人脸识别或语音识别了. 1.模型的保存 # 声明两个变量 v1 = tf.Variabl ...

Google提供了一个工具,TensorBoard,它能以图表的方式分析你在训练过程中汇总的各种数据,其中包括Graph结构. 所以我们可以简单的写几行Pyhton,加载Graph,只在logdir里 ...

下面代码的功能是先训练一个简单的模型,然后保存模型,同时保存到一个pb文件当中,后续可以从pd文件里读取权重值. import tensorflow as tf import numpy as np ...

前言 TensorFlow目前在移动端是无法training的,只能跑已经训练好的模型,但一般的保存方式只有单一保存参数或者graph的,如何将参数.graph同时保存呢? 生成模型主要有两种方法生 ...

我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧! #参数恢复 self.sess=tf.Session() saver = tf.train.import_meta_graph(os.path.join(mo ...

目录概述为什么使用迁移学习更好的结果节省时间加载模型 ResNet152 冻层实现模型初始化获取需更新参数训练模型获取数据完整代码概述迁移学习 (Transfer Learni ...

目录一.背景二.定义及分类 2.1.目标 2.2.主要思想 2.3.迁移学习的形式定义及一种分类方式三.关键点四.基于实例的迁移五.基于特征的迁移 5.1.特征选择 5.2.特征映射六.基 ...

目录目标:代码改写成tf2格式 tf1和tf2区别: 改写内容: tf.placeholder tf.Sess,sess.run 具体例子1: 结论: 目标:代码改写成tf2格式把tensorfl ...

目录前言一.经典的卷积神经网络二.迁移学习的目标三.好处四.步骤五.代码前言在深度学习训练的过程中,随着网络层数的提升,我们训练的次数,参数都会提高,训练时间相应就会增加,我们今天来了 ...