Tensorflow 1.0之后模型文件、权重数值的读取方式

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')

这篇文章是为了对网络模型的权重输出,可以用来转换成其他框架的模型. import tensorflow as tf from tensorflow.python import pywrap_tensorflow #首先,使用tensorflow自带的python打包库读取模型 model_reader = pywrap_tensorflow.NewCheckpointReader(r"model.ckpt") #然后,使reader变换成类似于dict形式的数据 var_dict =

TensorFlow从txt文件中读取数据的方法很多有种,我比较常用的是下面两种: [1]np.loadtxt import numpy as np data=np.loadtxt('ex1data1.txt',dtype='float',delimiter=',') X_train=data[:,0] y_train=data[:,1] [2]pd.read_csv import pandas as pd data=pd.read_csv("ex2data2.txt",names=[

使用tf.trian.NewCheckpointReader(model_dir) 一个标准的模型文件有一下文件, model_dir就是MyModel(没有后缀) checkpoint Model.meta Model.data-00000-of-00001 Model.index import tensorflow as tf import pprint # 使用pprint 提高打印的可读性 NewCheck =tf.train.NewCheckpointReader("model&quo

保存的文件有4个: checkpoint model-parameters.bin-46000.data-00000-of-00001 model-parameters.bin-46000.index model-parameters.bin-46000.meta 读取代码: from tensorflow.python import pywrap_tensorflow with tf.Graph().as_default(): with tf.Session() as sess: ckpt =

训练模型时,我们并不是直接将图像送入模型,而是先将图像转换为tfrecord文件,再将tfrecord文件送入模型.为进一步理解tfrecord文件,本例先将6幅图像及其标签转换为tfrecord文件,然后读取tfrecord文件,重现6幅图像及其标签. 1.生成tfrecord文件 import os import numpy as np import tensorflow as tf from PIL import Image filenames = [ 'images/cat/1.jpg'

tensorflow官方提供了3种方法来读取数据: 预加载数据(preloaded data):在TensorFlow图中定义常量或变量来保存所有的数据,适用于数据量不太大的情况.填充数据(feeding):通过Python产生数据,然后再把数据填充到后端. 从文件读取数据(reading from file):从文件中直接读取,然后通过队列管理器从文件中读取数据. 本文主要介绍第三种方法,通过tfrecord文件来保存和读取数据,对于前两种读取数据的方式也会进行一个简单的介绍. 项目下载git

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

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

网上关于tensorflow模型文件ckpt格式转pb文件的帖子很多,本人几乎尝试了所有方法,最后终于成功了,现总结如下.方法无外乎下面两种: 使用tensorflow.python.tools.freeze_graph.freeze_graph 使用graph_util.convert_variables_to_constants 1.tensorflow模型的文件解读 使用tensorflow训练好的模型会自动保存为四个文件,如下 checkpoint:记录近几次训练好的模型结果(名称).

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

[尊重原创,转载请注明出处]https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/79672257 项目Github下载地址:https://github.com/PanJinquan/Mnist-tensorFlow-AndroidDemo 本博客将以最简单的方式,利用TensorFlow实现了MNIST手写数字识别,并将Python TensoFlow训练好的模型移植到Android手机上运行.网上也有很多移植教程,大部分是在Ubuntu(Linu