TensorFlow实现保存训练模型为pd文件并恢复

TensorFlow保存模型代码

import tensorflow as tf
from tensorflow.python.framework import graph_util
var1 = tf.Variable(1.0, dtype=tf.float32, name='v1')
var2 = tf.Variable(2.0, dtype=tf.float32, name='v2')
var3 = tf.Variable(2.0, dtype=tf.float32, name='v3')
x = tf.placeholder(dtype=tf.float32, shape=None, name='x')
x2 = tf.placeholder(dtype=tf.float32, shape=None, name='x2')
addop = tf.add(x, x2, name='add')
addop2 = tf.add(var1, var2, name='add2')
addop3 = tf.add(var3, var2, name='add3')
initop = tf.global_variables_initializer()
model_path = './Test/model.pb'
with tf.Session() as sess:
  sess.run(initop)
  print(sess.run(addop, feed_dict={x: 12, x2: 23}))
  output_graph_def = graph_util.convert_variables_to_constants(sess, sess.graph_def, ['add', 'add2', 'add3'])
  # 将计算图写入到模型文件中
  model_f = tf.gfile.FastGFile(model_path, mode="wb")
  model_f.write(output_graph_def.SerializeToString())

读取模型代码

import tensorflow as tf
with tf.Session() as sess:
  model_f = tf.gfile.FastGFile("./Test/model.pb", mode='rb')
  graph_def = tf.GraphDef()
  graph_def.ParseFromString(model_f.read())
  c = tf.import_graph_def(graph_def, return_elements=["add2:0"])
  c2 = tf.import_graph_def(graph_def, return_elements=["add3:0"])
  x, x2, c3 = tf.import_graph_def(graph_def, return_elements=["x:0", "x2:0", "add:0"])

  print(sess.run(c))
  print(sess.run(c2))
  print(sess.run(c3, feed_dict={x: 23, x2: 2}))

以上这篇TensorFlow实现保存训练模型为pd文件并恢复就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们。

(0)

相关推荐

  • 将tensorflow模型打包成PB文件及PB文件读取方式

    1. tensorflow模型文件打包成PB文件 import tensorflow as tf from tensorflow.python.tools import freeze_graph with tf.Graph().as_default(): with tf.device("/cpu:0"): config = tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True) with tf.Session(config=config).as_defaul

  • tensorflow 保存模型和取出中间权重例子

    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 import os import h5py import pickle from tensorflow.python.framework import graph_util from tensorflow.python.platform import gfile #设置使用指定GPU os.envi

  • tensorflow 实现打印pb模型的所有节点

    只有pd模型文件, 打印所有节点 from tensorflow.python.framework import tensor_util from google.protobuf import text_format import tensorflow as tf from tensorflow.python.platform import gfile from tensorflow.python.framework import tensor_util GRAPH_PB_PATH = 'mod

  • tensorflow2.0保存和恢复模型3种方法

    方法1:只保存模型的权重和偏置 这种方法不会保存整个网络的结构,只是保存模型的权重和偏置,所以在后期恢复模型之前,必须手动创建和之前模型一模一样的模型,以保证权重和偏置的维度和保存之前的相同. tf.keras.model类中的save_weights方法和load_weights方法,参数解释我就直接搬运官网的内容了. save_weights( filepath, overwrite=True, save_format=None ) Arguments: filepath: String,

  • tensorflow如何继续训练之前保存的模型实例

    一:需重定义神经网络继续训练的方法 1.训练代码 import numpy as np import tensorflow as tf x_data=np.random.rand(100).astype(np.float32) y_data=x_data*0.1+0.3 weight=tf.Variable(tf.random_uniform([1],-1.0,1.0),name="w") biases=tf.Variable(tf.zeros([1]),name="b&qu

  • TensorFlow入门使用 tf.train.Saver()保存模型

    关于模型保存的一点心得 saver = tf.train.Saver(max_to_keep=3) 在定义 saver 的时候一般会定义最多保存模型的数量,一般来说,如果模型本身很大,我们需要考虑到硬盘大小.如果你需要在当前训练好的模型的基础上进行 fine-tune,那么尽可能多的保存模型,后继 fine-tune 不一定从最好的 ckpt 进行,因为有可能一下子就过拟合了.但是如果保存太多,硬盘也有压力呀.如果只想保留最好的模型,方法就是每次迭代到一定步数就在验证集上计算一次 accurac

  • tensorflow模型继续训练 fineturn实例

    解决tensoflow如何在已训练模型上继续训练fineturn的问题. 训练代码 任务描述: x = 3.0, y = 100.0, 运算公式 x×W+b = y,求 W和b的最优解. # -*- coding: utf-8 -*-) import tensorflow as tf # 声明占位变量x.y x = tf.placeholder("float", shape=[None, 1]) y = tf.placeholder("float", [None,

  • TensorFlow实现保存训练模型为pd文件并恢复

    TensorFlow保存模型代码 import tensorflow as tf from tensorflow.python.framework import graph_util var1 = tf.Variable(1.0, dtype=tf.float32, name='v1') var2 = tf.Variable(2.0, dtype=tf.float32, name='v2') var3 = tf.Variable(2.0, dtype=tf.float32, name='v3')

  • tensorflow saver 保存和恢复指定 tensor的实例讲解

    在实践中经常会遇到这样的情况: 1.用简单的模型预训练参数 2.把预训练的参数导入复杂的模型后训练复杂的模型 这时就产生一个问题: 如何加载预训练的参数. 下面就是我的总结. 为了方便说明,做一个假设:简单的模型只有一个卷基层,复杂模型有两个. 卷积层的实现代码如下: import tensorflow as tf # PS:本篇的重担是saver,不过为了方便阅读还是说明下参数 # 参数 # name:创建卷基层的代码这么多,必须要函数化,而为了防止变量冲突就需要用tf.name_scope

  • tensorflow实现将ckpt转pb文件的方法

    本博客实现将自己训练保存的ckpt模型转换为pb文件,该方法适用于任何ckpt模型,当然你需要确定ckpt模型输入/输出的节点名称. 使用 tf.train.saver()保存模型时会产生多个文件,会把计算图的结构和图上参数取值分成了不同的文件存储.这种方法是在TensorFlow中是最常用的保存方式. 例如:下面的代码运行后,会在save目录下保存了四个文件: import tensorflow as tf # 声明两个变量 v1 = tf.Variable(tf.random_normal(

  • TensorFlow模型保存/载入的两种方法

    TensorFlow 模型保存/载入 我们在上线使用一个算法模型的时候,首先必须将已经训练好的模型保存下来.tensorflow保存模型的方式与sklearn不太一样,sklearn很直接,一个sklearn.externals.joblib的dump与load方法就可以保存与载入使用.而tensorflow由于有graph, operation 这些概念,保存与载入模型稍显麻烦. 一.基本方法 网上搜索tensorflow模型保存,搜到的大多是基本的方法.即 保存 定义变量 使用saver.s

  • TensorFlow模型保存和提取的方法

    一.TensorFlow模型保存和提取方法 1. TensorFlow通过tf.train.Saver类实现神经网络模型的保存和提取.tf.train.Saver对象saver的save方法将TensorFlow模型保存到指定路径中,saver.save(sess,"Model/model.ckpt") ,实际在这个文件目录下会生成4个人文件: checkpoint文件保存了一个录下多有的模型文件列表,model.ckpt.meta保存了TensorFlow计算图的结构信息,model

  • TensorFlow Saver:保存和读取模型参数.ckpt实例

    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时间.本文通过最简单的例程教大家如何保存和读取.ckpt文件. 一.保存到文件 首先是导入必要的东西: import tensorflow as tf import numpy as np 随便写几个变量: # Save to file # remember to define the same d

  • 浅谈tensorflow模型保存为pb的各种姿势

    一,直接保存pb 1, 首先我们当然可以直接在tensorflow训练中直接保存为pb为格式,保存pb的好处就是使用场景是实现创建模型与使用模型的解耦,使得创建模型与使用模型的解耦,使得前向推导inference代码统一.另外的好处就是保存为pb的时候,模型的变量会变成固定的,导致模型的大小会大大减小. 这里稍稍解释下pb:是MetaGraph的protocol buffer格式的文件,MetaGraph包括计算图,数据流,以及相关的变量和输入输出 主要使用tf.SavedModelBuilde

  • tensorflow从ckpt和从.pb文件读取变量的值方式

    最近在学习tensorflow自带的量化工具的相关知识,其中遇到的一个问题是从tensorflow保存好的ckpt文件或者是保存后的.pb文件(这里的pb是把权重和模型保存在一起的pb文件)读取权重,查看量化后的权重是否变成整形. 因此将自己解决这个问题记录下来,为了下一次遇到时,可以有所参考,也希望给有需要的同学一个可能的参考. (1) 从保存的ckpt读取变量的值(以读取保存的第一个权重为例) from tensorflow.python import pywrap_tensorflow i

  • Python保存MongoDB上的文件到本地的方法

    本文实例讲述了Python保存MongoDB上的文件到本地的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: MongoDB上的文档通过GridFS来操作,Python也可以通过pymongo连接MongoDB数据库,使用pymongo模块的gridfs方法操作文档.以下示例是把MongoDB上GridFS存的excel文档保存到本地. from pymongo import MongoClient import gridfs client = MongoClient('mongodb://usernam

  • 使用hta保存utf8格式的文件的代码

    对于一个web程序员来说,使用hta来处理一些桌面程序功能是比较明智的,这样就还能用我们熟悉的js来进行开发,而不需要掌握新的语言. 平时的网页编辑器,做出来的网页是gb2312编码的,而要实现编码兼容,最好转化为utf8.我们完全可以用hta来做一个批量转换编码的工具,只是,fso不支持保存uft8编码的文件.这样,就需要借助adodb.stream控件了. function saveFile(sUrl,sData){ var oStream oStream=new ActiveXObject

随机推荐