1. 找到通过export_inference_graph.py导出的模型 导出的模型在项目的inference_graph文件夹(models\research\object_detection)里,frozen_inference_graph.pb是 tf_frozen_model输入格式需要的,而saved_model文件夹就是tf_saved_model格式。在当前目录下新建web_model目录,用于存储转换后的web格式的模型。 2. 开始转换...
1.导出Inference Graph 下面“model.ckpt-XXXX”中的“XXXX”修改为最高的数字(训练次数最高的那一个文件) 这个指令会在\object_detection\inference_graph文件夹中生成一个frozen_inference_graph.pb文件,也就是自己训练后的模型。 python export_inference_graph.py --input_type image_tensor --pipeline_config_p...
找到通过export_inference_graph.py导出的模型。 导出的模型在项目的inference_graph文件夹(models\research\object_detection)里,frozen_inference_graph.pb是 tf_frozen_model输入格式需要的,而saved_model文件夹就是tf_saved_model格式。在当前目录下新建web_model目录,用于存储转换后的web格式的模型。 开始转换 在当前...
python3 export_inference_graph.py \ --input_type image_tensor \ --pipeline_config_path training/ssd_mobilenet_v1_pets.config \ --trained_checkpoint_prefix training/model.ckpt-10856 \ --output_directory mac_n_cheese_inference_graph 你的检查点文件应该在训练目录中。 只要找出最大步骤(破折号后面最...
任何使用export_inference_graph.py工具输出的模型可以在这里载入,只需简单改变PATH_TO_CKPT指向一个新的.pb文件。这里我们使用“移动网SSD”模型。 下载模型: 载入标签图: 标签图将索引映射到类名称,当我们的卷积预测5时,我们知道它对应飞机。这里我们使用内置函数,但是任何返回将整数映射到恰当字符标签的字典都适用...
幸运的是,在models/object_detection目录中,有一个脚本可以帮助我们:export_inference_graph.py 为了运行它,你只需要传入你的检查点和你的流水线配置,然后是你想放置推理图的任何地方。 例如: python3 export_inference_graph.py \ --input_type image_tensor \ ...
sys.path.append("..")# ## Object detection imports# Here are the imports from the object detection module.# In[3]:from utilsimport label_map_utilfrom utilsimport visualization_utilsas vis_util# # Model preparation# ## Variables## Any model exported using the `export_inference_graph.py` ...
D:\tensorflow\models\research>python object_detection/export_inference_graph.py --input_type=image_tensor --pipeline_config_path=D:\tensorflow\handset\model\ssd_mobilenet_v1_pets.config --trained_checkpoint_prefix=D:\tensorflow\handset\model\train\model.ckpt-200 --output_directory=D:\tensorflow\ha...
文件模型是否正确onnx.helper.printable_graph(net.graph) # 输出onnx的计算图importonnxruntimeimportnumpy as npnetron.start("./resnet18.onnx")session = onnxruntime.InferenceSession("./resnet18.onnx") # 创建一个运行session,类似于tensorflowout_r = session.run...
# Combine scoring script & environment in Inference configurationinference_config = InferenceConfig(entry_script="score.py", environment=myenv)# Set deployment configurationdeployment_config = AciWebservice.deploy_configuration(cpu_cores =1, memory_gb =1)# Define the model, inference, & deployment ...