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我正在使用DQN算法训练一个RL模型。在每次迭代时，我将模型保存如下：
agent = dqn.DQNTrainer(env=CustomEnv,config=config)
for n in range(100):
result = agent.train()
agent.save()
我想在不同的环境中使用经过训练的RL模型。我不知道如何在不同的环境中加载检查点并进行评估。
我尝试加载经过训练的模型(最后一个检查点)，但它抛出了一个错误。我所做的工作如下：
agent.restore('./RL_saved/checkpoint-100.tune_metad
浏览 21提问于2022-10-07得票数 1
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在ray rllib中，我通常应用ray.tune.run进行如下的ppo培训：
ray.init(log_to_driver=False, num_cpus=3,
local_mode=args.local_mode, num_gpus=1)
env_config={"code":"codeA"}
config={
env_config={
"code":"codeA"},
"parm":"paramA"}
stop = {
"training_iterat
浏览 11提问于2021-09-19得票数 1
我有一个经过训练的模型，它使用tf.train.Saver保存，生成了4个相关文件
checkpoint
model_iter-315000.data-00000-of-00001
model_iter-315000.index
model_iter-315000.meta
现在，由于它是通过一个码头容器生成的，机器本身和对接器上的路径是不同的，就好像我们在两台不同的机器上工作一样。
我试图在容器之外加载保存的模型。
当我运行以下命令时
sess = tf.Session()
saver = tf.train.import_meta_graph('path_to
浏览 1提问于2018-04-24得票数 2
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我训练了一个自动编码器，并使用Saver保存了会话。现在我想训练一个单独的模型，它将使用一系列经过训练的变量，我必须对输入进行编码，并将其传递给MLP。问题是，即使使用Saver的导出/导入功能，我也无法将自动编码器模型加载到我的新模型中。
这有可能吗？我一直得到‘无法打开encoder.ckpt:数据丢失:不是一个稳定的(坏的魔术数字)，也许你的文件是一个不同的格式，你需要使用一个不同的还原操作符？
任何帮助都将不胜感激！
浏览 0提问于2016-11-29得票数 1
我想在不同的代码中使用经过rllib训练的策略模型，在那里我需要跟踪为特定输入状态生成的操作。使用标准的TensorFlow或PyTorch (首选)网络模型可以提供这种灵活性，但我找不到关于如何从经过训练的rllib代理生成可用的dat或H5文件的明确文档，然后我可以将其加载到torch或tf/Keras模型中。
浏览 38提问于2020-08-23得票数 1
我使用tf.estimator应用编程接口(更具体地说是使用tf.estimator.train_and_evaluate )在TensorFlow中训练了一个模型。我有训练的输出目录。如何从这里加载我的模型并使用它？ 我尝试通过加载最新的ckpt文件并恢复会话来使用tf.train.Saver类。但是，要调用sess.run()，我需要知道图的输出节点的名称，以便将其传递给fetches参数。名称是什么/如何访问此输出节点？有没有更好的方法来加载和使用经过训练的模型？ 请注意，我已经训练了模型并将其保存在ckpt文件中，因此请不要建议我使用simple_save函数。
浏览 16提问于2019-02-02得票数 0
我正在努力理解文档。这些文档激励这些模型如下：
线性模型比神经网络更容易解释和调试。，您可以检查分配给每个特性的权重，以找出对预测影响最大的因素。
因此，我从附带的中运行了扩展代码示例。特别是，我运行时，model-type标志设置为wide。它正确地运行并生成了accuracy: 0.833733，类似于Tensorflow网页上的accuracy: 0.83557522。
该示例使用tf.estimator.LinearClassifier来训练权重。然而，与所引用的能够检查权重的动机相比，我无法找到任何函数来实际提取中经过训练的权重。
问题：如何访问tf.estimator.Li
浏览 5提问于2017-09-09得票数 2
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我目前正在努力学习如何使用this，并遵循本教程：。
假设我已经在检查点中保存了一个经过训练的模型，那么现在如何使用该模型并应用它呢？例如，在本教程中，我如何使用经过训练的MNIST模型，并在一组新的MNIST图像中提供信息，并打印预测？
浏览 5提问于2017-05-23得票数 2
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我注意到在Python中有几种保存经过训练的模型的方法，但是我无法看出它们之间的真正区别。
检查站
tf.train.Saver() saver.save(会话，output_path)
冻结
从tensorflow.python.framework导入graph_util input_graph_def = graph.as_graph_def() output_graph_def = graph_util.convert_variables_to_constants(会话、input_graph_def、output_nodes_names)，tf.gfile.GFile(outp
浏览 1提问于2018-06-29得票数 1
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我只是在玩TensorFlow的教程。
一个完整的逐步指南提供了。
并给出了源代码。
现在我想做更多的事。我希望保存经过训练的RNN，并将其加载到另一个python脚本中，这样我就可以向RNN提供输入，它将生成下一个可能的单词。
为了保存模型，我运行了以下命令：
cd models/tutorials/rnn/ptb
python ptb_word_lm.py --data_path=/tmp/simple-examples/data/ --model=small --save_path=~/Desktop/SavedRNN/
然后，我得到了一个带有以下条目的检查点文件：
model_chec
浏览 6提问于2017-04-17得票数 0
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我在上练习TensorFlow。evaluate函数根据训练来加载最新的检查点：
checkpoint_path = "./checkpoints/train"
ckpt = tf.train.Checkpoint(encoder=encoder,
decoder=decoder,
optimizer = optimizer)
ckpt_manager = tf.train.CheckpointManager(ckpt, checkpoint_path, max_to_k
浏览 18提问于2020-05-29得票数 2
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2回答
错误:张量图不同于会话图
、、、、
我正在尝试从检查点文件中加载一个经过训练的张量训练模型，现在这些检查点文件中有op变体，所以要加载图，我必须首先从**ckpt.meta文件加载**ckpt.meta：
graph = tf.Graph()
sess = tf.InteractiveSession(graph=graph)
saver = tf.train.import_meta_graph('/data/model_cache/model.ckpt-39.meta')
ckpt = tf.train.get_checkpoint_state(FLAGS.checkpoint_dir)
if c
浏览 6提问于2016-08-11得票数 6
我是tensorflow的新手，我正在跟踪诗人的tensorflow 2教程，并克隆他们的回购：
在本教程中，我学习了如何在cmd中运行用于再培训、评估、优化推理、quantize_graph的脚本。，我对“冻结”很好奇。--
在这个堆栈溢出问题中，我学习了如何在cmd：中运行。
问题是这个所谓的“检查点”，这是我在学习tensorflow诗人2的教程时没有的。我的问题是如何获得这个检查点文件？因为我只有经过训练的数据.pb和标签
注意:我知道上面的回购程序中没有freeze_graph.py，这就是为什么我从复制它的原因，希望我可以使用它。
谢谢
浏览 0提问于2018-02-07得票数 1
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我想在新版本的Google引擎上部署一个模型。以前，使用Google，我可以导出经过训练的模型，创建一个tf.train.Saver()，用saver.save(session, output)保存模型。
到目前为止，我还没有能够找出导出的模型是否仍然可以在ml引擎上部署，否则我必须遵循描述的培训过程，创建一个新的训练器包，并且必须使用ml引擎来训练我的模型。
我仍然可以使用tf.train.Saver()来获得我将部署在ml引擎上的模型吗？
浏览 4提问于2017-03-21得票数 4
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1回答
Python 3.7，Tensorflow我已经训练了一个神经网络。一切都很好，它会学习，但一旦完成学习，它就会关闭，进度就会丢失。现在我想做的是输入新的数据，并手动查看网络有多好。
我已经摆弄过了
saver = tf.train.Saver()
saver.save(sess, 'model/model.ckpt')
但这总是导致一个长达一英里的错误报告，以“未知错误:无法重命名'model/model.ckpt'”等结尾。
上下文中的代码如下所示：
def train_neural_network(x):
training_data = gener
浏览 0提问于2019-05-31得票数 1
根据我到目前为止收集到的信息，有几种不同的方法可以将TensorFlow图转储到文件中，然后将其加载到另一个程序中，但我还没有找到关于它们如何工作的明确示例/信息。我已经知道的是：
使用.ckpt将模型的变量保存到检查点文件( tf.train.Saver() )中，然后恢复它们()
将模型保存到.pb文件中，并使用tf.train.write_graph()和tf.import_graph_def() ()将其加载回
从.pb文件加载模型，对其进行重新训练，并使用Bazel ()将其转储到新的.pb文件中
冻结图形以将图和权重保存在一起()
使用as_graph_def(
浏览 4提问于2016-08-14得票数 106
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我用TensorFlow 1.8.0和急切的执行训练了一个神经网络。经过训练，我拯救了它，在装载和预测方面没有问题。然后，我制作了一个python服务器(使用烧瓶)，它加载经过训练的模型，以json格式接收带有数据的POST请求，该请求后来被标准化并继续到模型中。但是现在每当我重新启动服务器时，神经网络就会以不同的概率给出不同的答案。我已经核实过：
服务器接收的数据确实是一样的。
在没有服务器的情况下手动恢复网络并手动将数据提供给它时，所有的答案都是相同的概率。
代码如下所示：
imports
tf.enable_eager_execution()
model = tf.ke
浏览 1提问于2018-09-14得票数 0
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我想做的是在同一时间运行多个预先训练过的Tensorflow网。因为每个网络中的某些变量的名称可能是相同的，所以常见的解决方案是在我创建一个网络时使用一个名称范围。但是，问题是我已经训练了这些模型，并将经过训练的变量保存在几个检查点文件中。在创建网络时使用名称范围后，无法从检查点文件中加载变量。
例如，我已经训练了一个AlexNet，我想比较两组变量，一组来自纪元10 (保存在文件epoch_10.ckpt中)，另一组来自纪元50 (保存在文件epoch_50.ckpt中)。因为这两个网是完全相同的，所以里面的变量名是相同的。我可以创建两个网
with tf.name_scope("n
浏览 4提问于2016-08-26得票数 5
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1回答
在训练开始时，我发现从model_zoo再训练模型(Model_zoo)的损失很大，而在validation_set上的精度很高。培训日志如下：
原木不可能来自训练过的模型。我怀疑它不会加载检查点来做微调。请帮助我如何在同一个数据集上对经过训练的模型进行微调。我根本没有修改网络结构。
我将pipeline.config中的检查点路径设置为:pipeline.config:如果我将model_dir设置为我下载的目录，它将不会进行训练，因为global_train_step比max_step大。然后放大max_step，可以看到从检查点恢复参数的日志。但是它会遇到无法恢复某些参数的错误。因此，我
浏览 0提问于2019-05-24得票数 3
我得到了经过训练的"Deep MNIST Tutorial“NN，并且我知道如何使用TensorFlow Python API测试该模型。现在我想将分类器导出到C++，这样我就可以在没有TensorFlow API的情况下使用它。
我知道经过训练的模型拓扑、权重和激活函数。有没有这种实现的例子？我搜索了它，但发现如何在C++中创建和训练NN，而不是分类器示例。
提前谢谢。
浏览 3提问于2017-03-23得票数 0
我有一个经过训练的Tensorflow模型和权向量，它们分别被导出到protobuf文件和权值文件中。
我如何将这些转换成JSON或YAML和HDF5文件，这些文件可以被Keras使用？
我有Tensorflow模型的代码，所以将tf.Session转换为keras模型并将其保存在代码中也是可以接受的。
浏览 5提问于2017-06-09得票数 27
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我正在尝试将一个经过训练的.onnx模型(来自神经风格的传输算法)加载到cv2中。我已经看到有一个
cv.dnn.readNetFromONNX()
函数，但cv2中没有这样的函数。我似乎无法将opencv作为cv导入或加载，因此似乎无法在cv2中加载我的模型。有人知道解决方案吗？
我基本上已经用这个脚本训练了一个模型，并通过添加以下内容导出了一个onnx模型
torch.onnx.export(style_model, dummy_input, "chipsoft_mod.onnx", verbose=True)
现在我想通过cv2阅读器运行经过训练的模型，但我失败了。
浏览 5提问于2018-11-09得票数 3
我已经从TF Slim Resnet V2检查点创建了一个估计器，并对其进行了测试以进行预测。我所做的主要事情基本上类似于一个普通的估计器和assign_from_checkpoint_fn： def model_fn(features, labels, mode, params):
...
slim.assign_from_checkpoint_fn(os.path.join(checkpoint_dir, 'resnet_v2_50.ckpt'), slim.get_model_variables('resnet_v2')
...
if m
浏览 26提问于2020-09-01得票数 0
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1回答
我正在尝试加载一个经过训练的NER模型，该模型直到今天才正常加载，但是我得到了以下错误，要么导入经过训练的模型，要么导入pt_core_news_lg：
nlp4 = spacy.load('/content/gdrive/My Drive/spacy_NER4')
ValueError:无法创建维数为0的向量表。如果使用预先训练过的向量，是否加载了这些向量？
我在Google Colab上，跟踪这些装置：
!pip install spacy==2.3.4
!python -m spacy download pt_core_news_lg
当我导入我的模型时，它会产生这个错误
浏览 2提问于2022-03-25得票数 0
让我们从头开始。到目前为止，我自己已经在Tensorflow中创建并训练了小型网络。在训练期间，我保存了我的模型，并在我的目录中获得了以下文件：
model.ckpt.meta
model.ckpt.index
model.ckpt.data-00000-of-00001
稍后，我加载保存在network_dir中的模型以进行一些分类，并提取模型的可训练变量。
saver = tf.train.import_meta_graph(network_dir + ".meta")
variables = tf.get_collection(tf.GraphKeys.TRAINABLE
浏览 8提问于2019-02-08得票数 5
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fasttext_model.save("fasttext.model")
fast_text = FastText.load("fasttext.model")
我无法加载经过训练的快速文本模型：(我如何解决此问题？请帮帮我！
浏览 2提问于2020-11-09得票数 0
2回答
是否可以与其他用户共享tensorflow检查点文件(plattform & CPU/GPU独立版)？我共享了一个，现在我想提供经过训练的权重。我可以简单地上传保存的模型或有其他的tf方式吗？我之所以问这个问题，是因为我读了一篇教程，其中的权重是使用numpy.savetxt存储的，然后在权重弱化过程中恢复。但是这个方法被用于MNIST示例，它使用了一个非常小的网。
谢谢!
浏览 5提问于2016-12-14得票数 0
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我有一个现有的经过训练的模型(特别是tensorflow word2vec https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/examples/udacity/5_word2vec.ipynb)。我很好地恢复了现有的模型： model1 = tf.train.import_meta_graph("models/model.meta")
model1.restore(sess, tf.train.latest_checkpoint("model/")) 但我不知道如何使用新加载(和训练
浏览 22提问于2019-01-31得票数 0
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1回答
我需要在NodeJS中运行分类步骤。
我可以使用Python离线训练来自数据的模型，并保存为合适的文件格式( pickle、json或csv)。NodeJS中的哪个包允许加载然后运行推理？
我找到了、或，但这些包似乎都无法加载经过训练的模型。
浏览 17提问于2017-03-05得票数 2
如我们所知，当使用tensorflow保存检查点时，我们有3个文件，例如：
model.ckpt.data-00000-of-00001
model.ckpt.index
model.ckpt.meta
我检查了更快的rcnn，发现它们有一个evaluation.py脚本，它可以帮助评估预训练的模型，但是脚本只接受.ckpt文件(因为他们提供了上面一些经过训练的模型)。
我已经从他们训练过的模特身上做了些修改
然后我想知道是否有一种方法可以将所有的.data-00000-of-00001、.index和.meta转换成一个.ckpt文件来在检查点上运行evaluate.py脚本？
(我还注意到
浏览 5提问于2018-08-10得票数 0
1回答
我用TensorFlow建立和训练了一些网络，并成功地保存和恢复了模型的参数。
但是，对于某些场景--例如在客户的基础结构中部署训练有素的网络--交付完整的代码/模型并不是最好的解决方案。因此，我想知道是否有任何方法来恢复/运行一个经过训练的网络，而不使用用于培训的原始代码/模型？
我想这就引出了一个问题: TensorFlow是否能够保存一个(压缩的？)版本的网络架构除了权重外，还加入了检查点文件的变量。
这有可能吗？
浏览 2提问于2016-05-05得票数 5
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1回答
最近，我尝试了一个由cntk实现的模型。但我找不到一种方法用训练过的模型预测新的图片。经过训练的模型被保存为检查点：
trainer.save_checkpoint(os.path.join(output_model_folder, "model_{}".format(best_epoch)))
然后我得到了一些文件，比如：
因此，我尝试加载这个模型检查点，例如：
model = ct.load_model('../data/models/VGG13_majority/model_94')
上面的代码可以成功运行。然后我试着
model.eval(im
浏览 0提问于2018-10-23得票数 0
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我正在尝试从分类学习者应用程序中保存和加载一个经过训练的模型，这样我就不必一次又一次地导出它。当使用命令predictFcn预测标签时，会发生以下错误：
无法识别的字段名"predictFcn“。
预设Error中的错误(第166行)
YPred(i,1) = trainedModel15m.predictFcn(XTrain_test(i，:))；
只有当我试图保存模型并将模型加载到工作区时，才会出现此错误。还有其他方法从分类学习者应用程序中保存一个经过训练的模型吗？还是我的代码出了什么问题？
提前感谢
浏览 2提问于2022-04-18得票数 0
我在做西班牙语推文的情感分析。
在回顾了一些最近的文献之后，我看到最近有一项专门针对西班牙语文本(roberta-base-bne)的roberta-base-bne模型的培训工作。到目前为止，它似乎比目前最先进的西班牙语建模模型表现得更好。
对于不包括文本分类的各种任务，已经对RoBERTa模型进行了培训。我想拿这个，并微调它的文本分类，更具体地说，情感分析.
我已经完成了所有的预处理，并创建了dataset对象，并希望对模型进行本机训练。
码
# Training with native TensorFlow
from transformers import TFRobertaForS
浏览 10提问于2021-09-27得票数 4
我想从一个经过训练的模型中得到变量的值。我有一个检查点文件，我可以恢复图形和检查点，并对它们进行推理。
但是，在恢复检查点和图形之后，我发现很难弄清楚如何获得可训练的变量值(比如权重和偏差值，而不是名称.我想要这些值)。我已经阅读了Tensorflow文档，对于scope...etc中的"with variable_scope“、”重用= True“和"tf.get_variable("myvar")有很多建议，但是我得到了一些错误，说明变量要么已经存在，要么尚未初始化。tf.graphkeys只返回names...not值。
浏览 0提问于2018-03-27得票数 0
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经过训练，我得到了许多保存下来的模特。例如，在保存的模型文件夹中，我保存了3个模型和一个名为checkpoint的文件：
checkpoint,
model.ckpt-1000.data-00000-of-00001,
model.ckpt-1000.index,
model.ckpt-1000.meta,
model.ckpt-2000.data-00000-of-00001,
model.ckpt-2000.index,
model.ckpt-2000.meta,
model.ckpt-3000.data-00000-of-00001,
model.ckpt
浏览 1提问于2018-12-24得票数 1
我的应用程序不能一直连接互联网，如何从本地磁盘加载经过训练的bodypix？nodejs代码片段
const net = await bodyPix.load({
architecture: 'MobileNetV1',
outputStride: 16,
multiplier: 0.75,
quantBytes: 2,
});
在README.md我发现
modelUrl -指定模型的自定义url的可选字符串。这对于本地开发或无法访问GCP托管的模型的国家都是有用的。
你能给我举个例子，本地型
浏览 4提问于2020-05-02得票数 0
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我试图使用tf.train.import_meta_graph("./name.ckpt-1.meta")加载经过训练的网络的元图“name.ckpt-1 meta”，但出现以下错误：
Traceback (most recent call last):
File "/home/rapsodo/.local/lib/python3.6/site-packages/IPython/core/interactiveshell.py", line 3265, in run_code
exec(code_obj, self.user_global_ns, s
浏览 0提问于2018-11-21得票数 1
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我正在修改deeplab网络我向Mobileenet-v3特性提取器的第一层添加了一个节点，该层重用了现有的变量。由于不需要额外的参数，理论上我可以加载旧的检查点。
这就是我无法理解的情况：
当我在一个新的空文件夹中开始训练时，像这样加载检查点：
python "${WORK_DIR}"/train.py \
#--didn't change other parameters \
--train_logdir="${EXP_DIR}/train" \
--fine_tune_batch_norm=true \
--tf_initial_c
浏览 5提问于2020-07-14得票数 1
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1回答
我正在尝试加载一个经过训练的快速文本模型使用gensim。该模型已根据一些数据进行了培训。早些时候，我使用了model.save()并扩展了.bin，以便以后使用它。在训练过程中，使用model.save以.bin格式保存模型，分别生成3个文件。它们是：
1) .bin
2) bin.trainable vectors_ngrams_lockf
3) bin.wv.vectors_ngrams
现在，我无法加载经过训练的二进制文件(.bin)。
但我不明白为什么我会得到一个错误名为：
NotImplementedError(“不支持受监督的fastText模型”) NotImplemente
浏览 4提问于2020-03-14得票数 2
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我创建了一个tfrecords文件，我通过tf.TFRecordReader读取该文件，这对于培训网络非常有用。但是，我不确定如何动态地减少生产中的批处理大小，也不知道如何在用tf.train.import_meta_graph加载图形时输入和覆盖一些变量
reader = tf.TFRecordReader()
data = tf.train.shuffle_batch(...)
# batch_size 100
IS_TRAINING = tf.placeholder(tf.bool, shape=(), name="is_training")
# tried const
浏览 2提问于2017-05-23得票数 0
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我想把模型结构、创作和培训分开。模型作者设计了模型结构，将未经过训练的模型保存到一个文件中，然后发送训练服务，加载模型结构并对模型进行训练。
Keras能够保存模型配置，然后它。
如何在PyTorch中实现同样的目标？
浏览 2提问于2020-06-30得票数 1
我使用Tensorflow 2.0，并希望从经过训练的模型中提取所有权重和偏差。以下是我迄今所做的工作：
我创建了一个模型类：
MyModel类(模型)：
def __init__(self):
super(MyModel, self).__init__() # MyModel comes from a Basis Class
self.conv1 = Conv2D(filters=32, kernel_size=3, strides=[2,2], activation='relu')
self.flatten = Flatten()
self.
浏览 2提问于2020-01-30得票数 2
因此，我在jupytor笔记本中实现了一个RNN单词生成器模型。当我尝试使用经过训练的模型来生成一些单词时：
with open(os.path.join(cfgs['save_dir'], 'config.pkl'), 'rb') as f:
saved_args = cPickle.load(f)
with open(os.path.join(cfgs['save_dir'], 'words_vocab.pkl'), 'rb') as f:
word
浏览 8提问于2017-08-25得票数 0
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2回答
关于对象检测API检查点的查询
、、、、
我对Tensorflow对象检测API有几个疑问。
训练时，只存储前5个检查点.我想存储更多，说前面的10个检查点。这是如何做到的呢？(我认为它应该是train.proto在对象_检测/协议中的一个参数。)
默认情况下，检查点每10分钟(600秒)存储一次。要改变这一频率，我认为这是必须改变的这两个参数之一，请确认是哪一个参数：
来自/home/user/tensorflow-gpu/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/contrib/slim/python/slim中的learning.py
save_summaries_secs=600或
浏览 1提问于2018-08-21得票数 0
当我将一个经过训练的pytorch模型转换为coreml模型时，我得到了以下错误：
File "/Users/lion/Documents/MyLab/web_workspace/sky_replacement/venv/lib/python3.9/site-packages/torch/jit/_serialization.py", line 161, in load
cpp_module = torch._C.import_ir_module(cu, str(f), map_location, _extra_files)
RuntimeError: PytorchStre
浏览 177提问于2022-04-05得票数 1
2回答
当我们开始一项新工作时，星火会使用检查点吗？假设我们使用一个检查点将一些RDD写入磁盘。在新作业期间，是否会重新计算或从磁盘加载上述RDD？
浏览 4提问于2020-09-19得票数 2
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我用TensorFlow热切的模式训练了一个CNN模型。现在，我正在尝试从检查点文件中恢复经过训练的模型，但没有取得任何成功。
我发现的所有示例(如下面所示)都是关于将检查点还原到会话的。但是，我需要的是将模型恢复到急切的模式，即不创建会话。
with tf.Session() as sess:
# Restore variables from disk.
saver.restore(sess, "/tmp/model.ckpt")
基本上我需要的是：
tfe.enable_eager_execution()
model = tfe.restore('model
浏览 4提问于2017-12-17得票数 11
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2回答
目前，我试图为我的公司培养一个word2vec模型。为此，我使用了上的代码，特别是。
我下载了德文维基百科转储，并从中提取文本信息。任务是用这些数据来训练一个模型。
我工作的虚拟机有Ubuntu16.04和访问特斯拉M60。周末，我训练了模型，并将检查点保存在一个单独的文件夹中。周末结束时，该模型能够回答36%的给他的评价问题(德语问题类似于“问题-词. the”)。经过培训，我想加载模型，并再次运行评估任务。为此，我在以下行中更改了代码(除了路径更改外)：
with tf.Graph().as_default(), tf.Session() as session:
sa
浏览 0提问于2017-10-17得票数 3
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在TensorFlow 2.2中保存模型权重后，无法加载它们。权重似乎被正确地保存了(我认为)，但是，我无法加载预先训练的模型。 我当前的代码是： segmentor = sequential_model_1()
discriminator = sequential_model_2()
def save_model(ckp_dir):
# create directory, if it does not exist:
utils.safe_mkdir(ckp_dir)
# save weights
segmentor.save_weights(os.pat
浏览 83提问于2020-06-16得票数 2
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