使用tensorflow显示pb模型的所有网络结点方式

1.检查点 保存模型并不限于在训练模型后,在训练模型之中也需要保存,因为TensorFlow训练模型时难免会出现中断的情况,我们自然希望能够将训练得到的参数保存下来,否则下次又要重新训练. 这种在训练中保存模型,习惯上称之为保存检查点. 2.添加保存点 通过添加检查点,可以生成载入检查点文件,并能够指定生成检查文件的个数,例如使用saver的另一个参数--max_to_keep=1,表明最多只保存一个检查点文件,在保存时使用如下的代码传入迭代次数. import tensorflow as tf

ckpt from tensorflow.python import pywrap_tensorflow checkpoint_path = 'model.ckpt-8000' reader = pywrap_tensorflow.NewCheckpointReader(checkpoint_path) var_to_shape_map = reader.get_variable_to_shape_map() for key in var_to_shape_map: print("tensor_

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,输出Graph结构数据,并可以查看其图结构. 执行下述代码,将数据流图保存为图片,在目录F:/tensorflow/graph下生成文件events.out.tfevents.1508420019.XM-PC import tensorflow as tf from tensorflow.pyth

Tensorflow可以使用训练好的模型对新的数据进行测试,有两种方法:第一种方法是调用模型和训练在同一个py文件中,中情况比较简单:第二种是训练过程和调用模型过程分别在两个py文件中.本文将讲解第二种方法. 模型的保存 tensorflow提供可保存训练模型的接口,使用起来也不是很难,直接上代码讲解: #网络结构 w1 = tf.Variable(tf.truncated_normal([in_units, h1_units], stddev=0.1)) b1 = tf.Variable(tf

代码如下: import tensorflow as tf from tensorflow.python.platform import gfile model = 'pb_path' graph = tf.get_default_graph() graph_def = graph.as_graph_def() graph_def.ParseFromString(gfile.FastGFile(model, 'rb').read()) tf.import_graph_def(graph_def,

背景:目前keras框架使用简单,很容易上手,深得广大算法工程师的喜爱,但是当部署到客户端时,可能会出现各种各样的bug,甚至不支持使用keras,本文来解决的是将keras的h5模型转换为客户端常用的tensorflow的pb模型并使用tensorflow加载pb模型. h5_to_pb.py from keras.models import load_model import tensorflow as tf import os import os.path as osp from kera

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

一.保存: graph_util.convert_variables_to_constants 可以把当前session的计算图串行化成一个字节流(二进制),这个函数包含三个参数:参数1:当前活动的session,它含有各变量 参数2:GraphDef 对象,它描述了计算网络 参数3:Graph图中需要输出的节点的名称的列表 返回值:精简版的GraphDef 对象,包含了原始输入GraphDef和session的网络和变量信息,它的成员函数SerializeToString()可以把这些信息串行

使用tensorflow训练模型的时候,模型持久化对我们来说非常重要. 如果我们的模型比较复杂,需要的数据比较多,那么在模型的训练时间会耗时很长.如果在训练过程中出现了模型不可预期的错误,导致训练意外终止,那么我们将会前功尽弃.为了解决这一问题,我们可以使用模型持久化(保存为ckpt文件格式)来保存我们在训练过程中的临时数据.. 如果我们训练出的模型需要提供给用户做离线预测,那么我们只需要完成前向传播过程.这个时候我们就可以使用模型持久化(保存为pb文件格式)来只保存前向传播过程中的变量并将变量

升级到tf 2.0后, 训练的模型想转成1.x版本的.pb模型, 但之前提供的通过ckpt转pb模型的方法都不可用(因为保存的ckpt不再有.meta)文件, 尝试了好久, 终于找到了一个方法可以迂回转到1.x版本的pb模型. Note: 本方法首先有些要求需要满足: 可以拿的到模型的网络结构定义源码 网络结构里面的所有操作都是通过tf.keras完成的, 不能出现类似tf.nn 的tensorflow自己的操作符 tf2.0下保存的模型是.h5格式的,并且仅保存了weights, 即通过mod

Keras的.h5模型转成tensorflow的.pb格式模型,方便后期的前端部署.直接上代码 from keras.models import Model from keras.layers import Dense, Dropout from keras.applications.mobilenet import MobileNet from keras.applications.mobilenet import preprocess_input from keras.preprocessi

最近需要将使用keras训练的模型移植到手机上使用, 因此需要转换到tensorflow的二进制模型. 折腾一下午,终于找到一个合适的方法,废话不多说,直接上代码: # coding=utf-8 import sys from keras.models import load_model import tensorflow as tf import os import os.path as osp from keras import backend as K def freeze_session

我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧~ </pre><pre code_snippet_id="1947416" snippet_file_name="blog_20161025_1_3331239" name="code" class="python"> # coding:utf-8 """ If you want to load pre-trained weights