本文由腾讯云+社区自动同步，原文地址 http://blogtest.stackoverflow.club/article/tensorflow_save_restore_model/ ckpt模型与pb...模型比较 ckpt模型可以重新训练，pb模型不可以（pb一般用于线上部署） ckpt模型可以指定保存最近的n个模型，pb不可以 保存ckpt模型 保存路径必须带.ckpt这个后缀名，不能是文件夹，否则无法保存...tf.get_collection(tf.GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES, scope='outputs') # max_to_keep是指在文件夹中保存几个最近的模型...pb 格式模型保存与恢复相比于前面的 .ckpt 格式而言要稍微麻烦一点，但使用更灵活，特别是模型恢复，因为它可以脱离会话（Session）而存在，便于部署。...加载步骤如下: tf.Graph()定义了一张新的计算图，与上面的计算图区分开 ParseFromString将保存的计算图反序列化 tf.import_graph_def导入一张计算图 新建Session
前言 在之前一篇文章里：使用CNN+ Auto-Encoder 实现无监督Sentence Embedding (代码基于Tensorflow)，训练完成后，encode的参数也就被训练好了，这个时候我们利用这些参数对数据进行编码处理...保存模型 如果回忆下，上次的模型基本是这样的： Input(段落) -> encoder -> encoder -> decoder -> decoder -> lost function (consine...夹角) 我需要用到的是第二个encoder，在Tensorflow里，所有的都是Tensor，因此给定输入，就可以通过tensor给出输出。...，比如每迭代五次就保存一次模型： if i %5 = 0: saver.save(sess, MODEL_SAVE_DIR) 恢复模型 sess = tf.Session() ## 这里是恢复...完整的恢复模型参看：tensorflow_restore.py 额外的话 参考资料： A quick complete tutorial to save and restore Tensorflow models
Tensorflow 是当前最流行的机器学习框架，它自然支持这种需求。 Tensorflow 通过 tf.train.Saver 这个模块进行数据的保存和恢复。它有 2 个核心方法。...假设我们程序的计算图是 a * b + c ? a、b、d、e 都是变量，现在要保存它们的值，怎么用 Tensorflow 的代码实现呢？...%f" % e.eval()) test_restore(saver) 调用 Saver.restore() 方法就可以了，同样需要传递一个 session 对象，第二个参数是被保存的模型数据的路径...当调用 Saver.restore() 时，不需要初始化所需要的变量。 大家可以仔细比较保存时的代码，和恢复时的代码。 运行程序后，会在控制台打印恢复过来的变量。...上面是最简单的变量保存例子，在实际工作当中，模型当中的变量会更多，但基本上的流程不会脱离这个最简化的流程。
模型的保存和恢复 1、保存整个模型 2、仅仅保存模型的架构（框架） 3、仅仅保存模型的权重 4、在训练期间保存检查点 1、保存整个模型 1）整个模型保存到一个文件中，其中包含权重值，模型配置以及优化器的配置...，这样，您就可以为模型设置检查点，并稍后从完全相同的状态进行训练，而无需访问原始代码 2）在keras中保存完全可以正常的使用模型非常有用，您可以在tensorflow.js中加载他们，然后在网络浏览器中训练和运行它们...3）keras中使用HDF5标准提供基本的保存格式 import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt...（框架） 有时候我们只对模型的架构感兴趣，而无需保存权重值或者是优化器，在这种情况下，可以仅仅保存模型的配置 模型的整体的架构情况，返回一个json数据，就是一个模型的架构 json_config=model.to_json...，也就是他的权重，只是保存了网络的架构 3、仅仅保存模型的权重 时候我们只需要保存模型的状态（其权重值），而对模型的架构不感兴趣，在这种情况下，可以通过get_weights()来获取权重值，并通过set_weights
在《Tensorflow SavedModel模型的保存与加载》中，我们谈到了Tensorflow模型如何保存为SavedModel格式，以及如何加载之。...在本文中，我们将探讨如何合并两个模型，简单的说，就是将第一个模型的输出，作为第二个模型的输入，串联起来形成一个新模型。 背景 为什么需要合并两个模型？...在研究如何连接两个模型时，我在这个问题上卡了很久。先的想法是合并模型之后，再加载变量值进来，但是尝试之后，怎么也不成功。...最后从Tensorflow模型到Tensorflow lite模型转换中获得了灵感，将模型中的变量固定下来，这样就不存在变量的加载问题，也不会出现模型变量未初始化的问题。...连接两个模型 利用tf.import_graph_def方法，我们可以导入图到现有图中，注意第二个import_graph_def，其input是第一个graph_def的输出，通过这样的操作，就将两个计算图连接起来
/) TensorFlow:保存/恢复和混合多重模型 在第一个模型成功建立并训练之后，你或许需要了解如何保存与恢复这些模型。...当你恢复一个元检查点时，实际上是将保存的图加载到当前默认的图中。现在你可以通过它来加载任何包含的内容，如张量、操作或集合。...这意味着「恢复」操作必须能够访问会话以恢复图内的权重。理解恢复操作的最好方法是将其简单地当作一种初始化。...这与保存/恢复模型本身无关。 下面让我们看一下结果文件夹的屏幕截图： ? 一些随机训练的结果文件夹的屏幕截图 该模型已经在步骤 433,858,1000 被保存了 3 次。为什么这些数字看起来像随机？...TF 自带多个方便的帮助方法，如： 在时间和迭代中处理模型的不同检查点。它如同一个救生员，以防你的机器在训练结束前崩溃。
TensorFlow主要由三个模型构成：计算模型，数据模型，运行模型。本节主要介绍这三个模型的概念和应用。 1. TensorFlow系统架构 ? 2....再TensorFlow中，使用计算图定义计算，使用会话执行计算，整个过程以张量（Tensor）这个数据机构为基础。接下来主要介绍这三个模型：计算模型，数据模型，运行模型。 3....计算模型-计算图 3.1 概念 顾名思义，计算图的主要构成是节点和边，它是表达计算的一种方式。计算图中的每一个节点代表一个计算，而节点之间的边描述的是计算之间的依赖关系。...（2）在（1）中的实例变量v可以共用，是因为在不同的计算图上计算的，在同一个计算图上对于变量命名是有 一套规则的，必须遵循TensorFlow规定的变量作用域。 4....运行模型-会话（session） TensorFlow通过计算图定义运算，通过会话管理运算。会话拥有并管理tensorflow程序运行时的所有资源。
研究相关的图片分类，偶然看到bvlc模型，但是没有tensorflow版本的，所以将caffe版本的改成了tensorflow的: 关于模型这个图： 下面贴出通用模板： 1 from __...future__ import print_function 2 import tensorflow as tf 3 import numpy as np 4 from scipy.misc...tf.nn.bias_add(tf.matmul(self.fc2, fc3w), fc3b) 102 self.parameters += [fc3w, fc3b] caffe版本的ImageNet...模型地址： https://github.com/BVLC/caffe/tree/master/models/bvlc_reference_caffenet
import tenosrflow as tf# 声明两个变量并计算它们的和。...tensorflow通过原图(MateGraph)来记录计算图中节点的信息以及运行计算图中节点所需要的原结构。...下文将结合model.ckpt.meta.json文件具体介绍tensorflow元图中存储的信息。...meta_info_def属性meta_info_def属性是通过MetaInfoDef定义的，它记录了tensorflow计算图中的元数据以及tensorflow程序中所有使用到的运算方法的信息。...在样例程序中，这两个集合中的元素是一样的，都是变量v1和v2，它们都是系统自动维护的。
采用 TensorFlow 的时候，有时候我们需要加载的不止是一个模型，那么如何加载多个模型呢？...加载 TensorFlow 模型 在介绍加载多个模型之前，我们先介绍下如何加载单个模型，官方文档：https://www.tensorflow.org/programmers_guide/meta_graph...现在我们就可以开始加载模型了。加载模型其实很简单，我们需要的只是两个函数即可：tf.train.import_meta_graph和saver.restore()。...加载模型的代码如下： sess = tf.Session() # Import graph from the path and recover session # 加载模型并恢复到会话中 saver...如果使用加载单个模型的方式去加载多个模型，那么就会出现变量冲突的错误，也无法工作。这个问题的原因是因为一个默认图的缘故。冲突的发生是因为我们将所有变量都加载到当前会话采用的默认图中。
通常我们在政治新闻或者财经日报中看到的数据可视化图表中，美国地图中的两个海外州——阿拉斯加和夏威夷都是被平移过的，主要因为这两个海外州偏离本土太远，使用原始位置会使得美国地图的整体比例尺偏大，局部内容被缩小...这是一个带有polyconic（普通多圆锥投影的）投影的美国地图，最重要的是，为了控制整个地图版面的比例尺并提高空间利用效率，该地图将美国的海外两州（阿拉斯加、夏威夷）移至大陆左下侧空隙处。...而且这两个州是带着原始投影（即在原始经纬度位置的多圆锥投影参数）迁移过来的，也就是说大陆部分、阿拉斯加部分、夏威夷部分当前并非在同一个多圆锥投影空间里，它们是三个投影图层拼贴在一起的。...所以该方法通用性也不强，除非是只要位置效果，不做任何颜色、大小邓数据信息的映射。它唯一的好处是，真正的实现了原始位置的坐标投影信息。...这种方法的弊端同第一种方法一样，没法保留原始的坐标投影信息，虽然效率上高了好多，不过它的所有颜色映射、大小映射店铺是准确无误的，毕竟是在同一个图表对象中使用的同分布的变量进行映射，标度范围上可以保持一致
异常处理理论上有两种基本模型。Java支持终止模型，在这种模型中，假设错误非常关键，以至于程序无法返回到异常发生的地方继续执行。一旦异常被抛出，就表明错误已无法挽回，也不能回来继续执行。...长久以来，尽管程序员们使用的操作系统支持恢复模型的异常处理，但他们最终还是转向使用类似“终止模型”的代码，因为这样可以编写出更加通用性的代码。...不过值得一提的是“恢复模型”也并非一无是处，在某些情况下采用“伪恢复模型”依然可以起到对程序的恢复作用。...具体方法就是把try块放在while循环里，这样就不断地进入try块，直到得到满意的结果。
手机删除的照片如何恢复？...手机删除的照片如何恢复？...当我们发现手机照片被删除的时候就可以从最近删除中进行找回，打开手机的相册从里面找到最近删除这个功能，并且在里面找到需要恢复的照片进行恢复。...妙招二：iCloud恢复 苹果手机用户通过iCloud的备份将删除的照片进行恢复，iCloud是苹果公司为苹果用户提供的一个私有云空间，方便苹果用户在不同设备间共享个人数据。...根据以上的方法就能将手机删除的照片进行恢复了，在手机上的一些数据被删除之后都是可以通过恢复软件将数据恢复。
01 seq2seq代码案例解读 RNN 模型作为一个可以学习时间序列的模型被认为是深度学习中比较重要的一类模型。在Tensorflow的官方教程中，有两个与之相关的模型被实现出来。...第一个模型是围绕着Zaremba的论文Recurrent Neural Network Regularization，以Tensorflow框架为载体进行的实验再现工作。...论文以及Tensorflow官方教程介绍：Zaremba设计了一款带有regularization机制的RNN模型。该模型是基于RNN模型的一个变种，叫做LSTM。...论文中，框架被运用在语言模型，语音识别，机器翻译以及图片概括等应用的建设上来验证架构的优越性。作为Tensorflow的官方demo，该模型仅仅被运用在了语言模型的建设上来试图重现论文中的数据。...这个概念有需要的朋友可以参考Tensorflow的官方文件对共享变量的描述。 好了，我们了解了这个模型代码的架构以及运行的机制，那么他在实际运行中效果如何呢？让我们来实际测试一番。
这两天搜索了不少关于Tensorflow模型保存与加载的资料，发现很多资料都是关于checkpoints模型格式的，而最新的SavedModel模型格式则资料较少，为此总结一下TensorFlow如何保存...另外如果使用Tensorflow Serving server来部署模型，必须选择SavedModel格式。 SavedModel包含啥？...saved_model.pb 保存 为了简单起见，我们使用一个非常简单的手写识别代码作为示例，代码如下： from tensorflow.examples.tutorials.mnist import...这个时候tag就可以用来区分不同的MetaGraphDef，加载的时候能够根据tag来加载模型的不同计算图。...，第三个参数是模型保存的文件夹。
RNN 模型作为一个可以学习时间序列的模型被认为是深度学习中比较重要的一类模型。在Tensorflow的官方教程中，有两个与之相关的模型被实现出来。...第一个模型是围绕着Zaremba的论文Recurrent Neural Network Regularization，以Tensorflow框架为载体进行的实验再现工作。...论文以及Tensorflow官方教程介绍： Zaremba设计了一款带有regularization机制的RNN模型。该模型是基于RNN模型的一个变种，叫做LSTM。...论文中，框架被运用在语言模型，语音识别，机器翻译以及图片概括等应用的建设上来验证架构的优越性。作为Tensorflow的官方demo，该模型仅仅被运用在了语言模型的建设上来试图重现论文中的数据。...官方已经对他们的模型制作了一部教程，点击这里https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/g3doc/tutorials
field.setAccessible(true); for (int j = 0; j 的属性值
在连接两个步骤的时候 连线上的图标类型有三种：红色就不做说明了； 黄锁，将鼠标放到锁上会提示：“ this is an unconditional hop that means tha regardless...of the execution result of 'start' the next job entries will be always executed” 这是一个无条件的锁，,意味着那不管执行结果的...“开始”接下来的工作条目将总是执行--有道翻译 意思大体就是，不管上一步结果如何，将会继续向下执行。...the execution will be evaluated if the result is true(without errors ) this path will be taken 在执行“执行的结果将被评估如果结果是真实的...(没有错误)这条路会被--有道翻译 他的意思是，只有当上一步的任务执行成功并且没有任何错误的时候才会执行下一步。
# 上面提到, 'product' 代表了矩阵乘法 op 的输出, 传入它是向方法表明, # 函数调用 'run(product)' 触发了图中三个 op (两个常量 op 和一个矩阵乘法 op)...保存和加载 最简单的保存和恢复模型的方法是使用tf.train.Saver对象。构造器给graph的所有变量，或是定义在列表里的变量，添加save和restoreops。...举个例子，你也许已经训练得到了一个模型，其中有个变量命名为"weights"，你想把它的值恢复到一个新的变量"params"中。 有时候仅保存和恢复模型的一部分变量很有用。...注意： 如果需要保存和恢复模型变量的不同子集，可以创建任意多个saver对象。同一个变量可被列入多个saver对象中，只有当saver的restore()函数被运行时，它的值才会发生改变。...如果你仅在session开始时恢复模型变量的一个子集，你需要对剩下的变量执行初始化op。详情请见tf.initialize_variables()。
在前面的文章【Tensorflow加载预训练模型和保存模型】中介绍了如何保存训练好的模型，已经将预训练好的模型参数加载到当前网络。这些属于常规操作，即预训练的模型与当前网络结构的命名完全一致。...本文介绍一些不常规的操作： 如何只加载部分参数？ 如何从两个模型中加载不同部分参数？ 当预训练的模型的命名与当前定义的网络中的参数命名不一致时该怎么办？...not "conv_1" in v.name] saver = tf.train.Saver(var_list=vars) saver.restore(sess, ckpt_path) 2 从两个预训练模型中加载不同部分参数...如果需要从两个不同的预训练模型中加载不同部分参数，例如，网络中的前半部分用一个预训练模型参数，后半部分用另一个预训练模型中的参数，示例代码如下： import tensorflow as tf def...举个例子，例如，预训练的模型所有的参数有个前缀name_1，现在定义的网络结构中的参数以name_2作为前缀。
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