Tensorflow ValueError: GraphDef不能大于2 2GB - 腾讯云开发者社区

在使用TensorFlow 1.X版本的estimator的时候经常会碰到类似于ValueError：GraphDef cannot be larger than 2GB的报错信息，可能的原因是数据太大无法写入...一般来说，常见的数据构建方法如下: def input_fn(): features, labels = (np.random.sample((100,2)), np.random.sample((...不写入graph 我的代码环境是TensorFlow1.14，所以我以这个版本为例进行介绍。...而实现这一功能的是StepCounterHook,它定义在tensorflow/tensorflow/python/training/basic_session_run_hooks.py中，部分定义如下..._summary_writer.add_summary的地方注释掉，这样estimator在运行过程中就不会再生成event文件，也就不会有2GB的问题了。

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tf.graph_util.import_graph_def

1 code to TensorFlow 2Warning: SOME ARGUMENTS ARE DEPRECATED: (op_dict)....Instructions for updating: Please file an issue at https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues if...you depend on this feature.This function provides a way to import a serialized TensorFlow GraphDef protocol...See tf.Graph.as_graph_def for a way to create a GraphDef proto.Args:graph_def: A GraphDef proto containing...is not a dictionary mapping strings to Tensor objects, or return_elements is not a list of strings.ValueError

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tf.lite

一、概述1、模块constants 模块experimental 模块2、类class Interpreter: TensorFlow Lite模型的解释器接口。...可能产生的异常：ValueError: If the interpreter was unable to create.2、allocate_tensorsallocate_tensors()3、get_input_detailsget_input_details...此函数不能用于读取中间结果。...参数：graph_def:冻结的TensorFlow GraphDef。input_tenators:输入张量列表。类型和形状使用foo计算。形状和foo.dtype。...(默认没有)可能产生的异常：ValueError: Invalid arguments.2、convertconvert()基于实例变量转换TensorFlow GraphDef。

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tensorflow 在加载大型的embedding模型参数时，会遇到cannot be larger than 2GB

这种问题是，对于每一个变量 variable 由于是基于protobuf存在这大小限制(2G),这个时候，我们需要将embedding拆开，拆分成N等分，来使得每一个 variable都在2G.../usr/bin/env/python 2 # coding=utf-8 3 import tensorflow as tf 4 import numpy as np 5 6 input_ids...tf.global_variables_initializer()) 34 print(sess.run(weights)) 35 36 print(sess.run(input_embedding, feed_dict={input_ids: [[1, 2]..., [3, 0], [8, 2], [5, 1]]})) 结果为: [array([[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8]]), array([[...20], [21, 22, 23], [24, 25, 26]])] [[[ 3 4 5] [ 6 7 8]] [[ 9 10 11] [ 0 1 2]

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tensorflow：AToolDeveloperGuideToTFModelFIles

可以看一下我的这篇文章,对protocol buffer进行了简单的介绍 GraphDef 在tensorflow中，计算的基础是Graph对象。...GraphDef类是由ProtoBuf库创建的对象。它的定义在tensorflow/core/framework/graph.proto。...name 每个节点(Node) 应该有一个唯一的标识符，图中的其它节点不能使用该标识符(这个标识符就是name属性对应的值)。...这是一个节点的永久属性，一旦指定，在运行时刻就不能再被修改了，例如：卷积核的大小，或者是constant op 的值。...保存为pb import tensorflow as tf t = tf.constant([[[1,2,3],[4,5,6]],[[1,2,3],[4,5,6]]]) paddings = tf.constant

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tf.Graph

原文链接：https://tensorflow.google.cn/api_docs/python/tf/Graph?...graph_def_versions 此图的GraphDef版本信息。有关每个版本含义的详细信息，请参见GraphDef。返回: VersionDef。种子此图的图级随机种子。...返回值：一个GraphDef协议缓冲区。...调用g.finalize()后，不能向g添加任何新操作。这个方法用于确保在多个线程之间共享一个图时，例如在使用tf.compat.v1.train.QueueRunner时，不会向图添加任何操作。...操作名显示在TensorFlow运行时报告的错误消息中，以及各种可视化工具(如TensorBoard)中。

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TensorFlow 到底有几种模型格式？

用过 TensorFlow 时间较长的同学可能都发现了 TensorFlow 支持多种模型格式，但这些格式都有什么区别？怎样互相转换？今天我们来一一探索。 1....2....下面代码实现了利用 *.pb 文件构建计算图： TensorFlow 一些例程中用到 *.pb 文件作为预训练模型，这和上面 GraphDef 格式稍有不同，属于冻结（Frozen）后的 GraphDef...该格式为 GraphDef 和 CheckPoint 的结合体，另外还有标记模型输入和输出参数的 SignatureDef。...从 SavedModel 中可以提取 GraphDef 和 CheckPoint 对象。

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【精选】Jupyter Notebooks里的TensorFlow图可视化

如果我们省略了name关键字参数，TensorFlow将简单地生成一个名称，就像在add操作中一样。接下来，我们可以看看图中的边。每个GraphDef节点都有一个输入字段，指定具有边缘的节点。...图形定义本身将非常简单，我们将从TensorFlow本身的一个类似的代码（在graph_to_dot.py中）获得灵感，该代码生成给定GraphDef的DOTgraph文件格式。...不过，它只能作为命令行脚本使用，因此我们不能直接从我们的代码中调用它。这就是为什么我们想自己来实现它，但不要担心，它只会是几行代码。现在让我们将它打包成一个函数，并尝试在更复杂的表达式上使用它。...我们将建立另一个图，计算公式为π* r2的圆的面积。使用本地TensorBoard实例可视化图形信 GraphViz对于可视化小图很适用，神经网络可以增长到相当大的大小。...我们将创建一个非常简单的前馈神经网络，具有三层（各自权重W1，W2，W3，偏置b1，b2，b3）。我们可以通过使用上述的tf.name_scope函数来改善这一点。

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C-SATS工程副总裁教你如何用TensorFlow分类图像 part1

2. 训练是将标记后的数据（图像）输入到模型中。工具将抓取一组随机图像，使用模型来猜测每种花的类型，测试猜测的准确性，并重复此过程，直到大部分训练数据被使用。...安装Docker后，我们准备启动一个TensorFlow容器（container）进行训练和分类。创建一个工作目录在你的硬盘上准备2GB的空闲空间。...10cf65b48e1b2f16eaa82 6d2793cb67207a085d0/tensorflow/examples/image_retraining/retrain.py echo 'a74361beb4f763dc2d0101cfe87b672ceae6e2f5...] # Unpersists graph from file with tf.gfile.FastGFile(graph_path, 'rb') as f: graph_def = tf.GraphDef...分类器脚本中的图形加载代码损坏了，所以我应用了graph_def = tf.GraphDef()等图形加载代码。我们创造了一个还可以的花朵图像分类器，可以在笔记本电脑上每秒钟处理大约五个图像。

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视频目标检测识别

frozen TF model detection_graph = tf.Graph() with detection_graph.as_default(): od_graph_def = tf.GraphDef...detection_graph.as_default(): with tf.Session(graph=detection_graph) as sess: # 如果出现错误：ValueError...(): od_graph_def = tf.GraphDef() with tf.gfile.GFile('....detection_graph = tf.Graph() with detection_graph.as_default(): od_graph_def = tf.GraphDef...imshow('object detection', cv2.resize(image_np, (800, 600))) #cv2.waitKey(0) if cv2.waitKey

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边缘计算笔记（二）: 从tensorflow生成tensorRT引擎的方法

您将了解到： 1.TensorFlow性能如何与使用流行模型（如Inception和MobileNet）的TensorRT进行比较 2在Jetson上运行TensorFlow和TensorRT的系统设置...具体则是TensorFlow中集成的GraphDef这个Python类来完成序列化和反序列化（Parse）功能的。...具体的某个GraphDef所定义的网络中的变量的值，是保存在运行中的TensorFlow任务的内存中的，或者保存在磁盘上的checkpoint文件里。...我们必须要将这些变量转成为常量，才能添加给GraphDef，从而得到只用GraphDef结构表示的模型。...将变量转换成常量从而能添加到GraphDef里面的过程，叫做图冻结（Freezing Graph）。TensorFlow提供了一个Python模块来为我们完成冻结过程。

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Tensorflow：模型变量保存

参考文献Tensorflow 实战 Google 深度学习框架[1]实验平台: Tensorflow1.4.0 python3.5.0 Tensorflow 常用保存模型方法 import tensorflow...), name="v2") result = v1 + v2 init_op = tf.global_variables_initializer() with tf.Session() as sess...: sess.run(init_op) # 初始化所有变量 # 导出当前计算图的GraphDef部分，只需要这一部分就可以完成从输入层到输出层的计算过程 graph_def =.../combined_model.pb" # 读取保存的模型文件，并将其解析成对应的GraphDef Protocol Buffer with gfile.FastGFile(model_filename..., 'rb') as f: graph_def = tf.GraphDef() graph_def.ParseFromString(f.read()) # 将graph_def

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使用 Inception-v3，实现图像识别（Python、C++）

为此，可以下载包含 GraphDef 的归档文件，GraphDef 会以如下方式定义模型（从 TensorFlow 代码库的根目录运行）： curl -L "https://storage.googleapis.com...tensorflow::GraphDef graph; TF_RETURN_IF_ERROR(b.ToGraphDef(&graph)); 最后，我获得一个存储在变量 b 中的模型定义，并可以使用...) { tensorflow::GraphDef graph_def; Status load_graph_status = ReadBinaryProto(tensorflow::...我会加载直接包含 GraphDef 的 protobuf 文件，而不是使用 GraphDefBuilder 生成 GraphDef 对象。...tensorflow::GraphDef graph; TF_RETURN_IF_ERROR(b.ToGraphDef(&graph)); std::unique_ptrtensorflow:

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Keras模型转TensorFlow格式及使用

be stored.') flags.DEFINE_boolean('save_graph_def', False, 'Whether to save the graphdef.pbtxt...', FLAGS.input_model) raise err except ValueError as wrong_file_err: if input_json_path...import gfile import cv2 import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "6" # img = cv2.imread(os.path.expanduser...('/test_imgs/img_1.png')) # img = cv2.resize(img, dsize=(1000, 1000), interpolation=cv2.INTER_LINEAR)...读取得到的pb文件加载模型 with gfile.FastGFile("/path/to/save/model.pb",'rb') as f: graph_def = tf.GraphDef

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TensorFlow架构与设计：OP本质论

相关文章：图解TensorFlow架构与设计 TensorFlow架构与设计：图模块 TensorFlow架构与设计：会话生命周期 TensorFlow的系统结构以C API为界，将整个系统分为「...最终，Master将图进行分裂，通过RegisterGraph接口，将GraphDef的子图片段注册到Worker上。...因此，GraphDef是描述计算图的知识模型，整个TensorFlow的计算过程都是围绕GraphDef所展开的。 ? 领域模型 TensorFlow计算的单位是OP，它表示了某种抽象计算。...在计算图执行启动时，通过调用Session.run，将整个GraphDef传递给后端，并启动计算图的执行。...例如，存在如下的计算图构造过程： tensor = tf.constant([1, 2], name="n1") zeros = tf.zeros_like(tensor, name="n2") ZerosLike

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Tensorflow将模型导出为一个文件及接口设置

在上一篇文章中《Tensorflow加载预训练模型和保存模型》，我们学习到如何使用预训练的模型。...This makes it possible to describe the network fully with a single GraphDef file, and allows the removal...我们继续通过一个简单例子开始： import tensorflow as tf w1 = tf.Variable(20.0, name="w1") w2 = tf.Variable(30.0, name...假设训练和保存模型代码如下： import tensorflow as tf w1 = tf.Variable(20.0, name="w1") w2 = tf.Variable(30.0, name...2.2 有代码和模型，但是不想重新训练模型在有代码和模型，但是不想重新训练模型情况下，意味着我们不能直接修改导出模型的代码。

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【官方教程】TensorFlow在图像识别中的应用

一系列的模型不断展现了性能的提升，每次都刷新了业界的最好成绩：QuocNet, AlexNet, Inception(GoogLeNet), BN-Inception-v2。...在2012年的验证数据集上，AlexNet取得了15.3%的 top-5 错误率；BN-Inception-v2的错误率是6.66%；Inception-v3的错误率是3.46%。...按照下面的方式下载定义模型的GraphDef文件（在TensorFlow的根目录下运行）： wget https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org...) { tensorflow::GraphDef graph_def; Status load_graph_status = ReadBinaryProto(tensorflow::...tensorflow::GraphDef graph; TF_RETURN_IF_ERROR(b.ToGraphDef(&graph)); std::unique_ptrtensorflow:

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图像识别

连续模式继续显示改进，每次实现新的最先进的结果： QuocNet，AlexNet，Inception（GoogLeNet），BN-Inception-v2。...AlexNet通过在2012年验证数据集上设置了15％的前5个错误率来实现; 初创（GoogLeNet）达到6.67％; BN-Inception-v2达到4.9％; 初创v3达到3.46％。...您可以下载包含定义模型的GraphDef的存档（从TensorFlow存储库的根目录运行）： curl -L "https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org...) { tensorflow::GraphDef graph_def; Status load_graph_status = ReadBinaryProto(tensorflow::...tensorflow::GraphDef graph; TF_RETURN_IF_ERROR(b.ToGraphDef(&graph)); std::unique_ptrtensorflow:

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Tensorflow常见模型及工程化方法

Tensorflow常见模型 A....LSTM模型结构 import tensorflow as tf import tensorflow.contrib as contrib from tensorflow.python.ops import...) ckpt_path = "/your/model/path" saver.restore(sess, ckpt_path) graphdef...save_name.pb",as_text=False) frozen_graph = tf.graph_util.convert_variables_to_constants(sess,graphdef.../name','save/restore_all','save/Const:0','frozen_name.pb',True,"") B.PB文件读取使用 output_graph_def = tf.GraphDef

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学习笔记TF066 : TensorFlow 移动端应用，iOS、Android系统实践

加速框架执行，优化矩阵通用乘法(GEMM)运算，影响卷积层(先数据im2col运行，再GEMM运算)和全连接层。im2col，索引图像块重排列为矩阵列。...训练，反向传播需要计算梯度，不能用低精度格式直接训练。PC训练浮点数模型，转8位，移动端用8位模型预测。量化示例。GoogleNet模型转8位模型例子。...re2 #谷歌开源正则表达式库。编译演示程度，运行。tensorflow/contrib/makefile/build_all_iso.sh。...https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/15b1cf025da5c6ac2bcf4d4878ee222fca3aec4a/tensorflow/docs_src...、tensorflow/contrib/util/convert_graphdef_memmapped_format.cc对模型优化。

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ValueError：GraphDef cannot be larger than 2GB.解决办法

tf.graph_util.import_graph_def

tf.lite

tensorflow 在加载大型的embedding模型参数时，会遇到cannot be larger than 2GB

tensorflow：AToolDeveloperGuideToTFModelFIles

tf.Graph

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使用 Inception-v3，实现图像识别（Python、C++）

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图像识别

Tensorflow常见模型及工程化方法

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