总结:在Python中使用TensorFlow保存模型主要有两种方法,一种是使用tf.saved_model.save,另一种是使用tf.train.Checkpoint。前者是将模型保存为Protocol Buffers格式,适用于加载和使用;后者是将模型保存为HDF5格式,适用于TensorFlow 1.x版本。根据实际需求选择合适的方法来保存和加载模型。相关文章推荐 文心一言接入指南:通...
接下来,这个graph = tf.function(lambda x: model_save_model(x))表示将模型封装在tensorflow的图函数中;随后,get_concrete_function()获取具体函数并指定输入张量的形状和数据类型。说实话,这里的2行代码我也搞不太清楚具体详细含义是什么——但大体上,这些内容应该是tensorflow库1.X版本中的一些操作与名...
2、tf.saved_model.builder 将tensorflow import 为tf ... #构建网络 ... 用tf.Session()作为sess: sess.run(tf.global_variables_initializer())#一定要先初始化整个流 #在这里训练网络 ... #保存参数 builder = tf.saved_model.builder.SaveModelBuilder(PATH)#PATH是保存路径 builder.add_meta_graph_and...
TensorFlow SavedModel [TOC] Overview SavedModel is the universal serialization format for TensorFlow models. SavedModel provides a language-neutral format to save machine-learning models that is recoverable and hermetic. It enables higher-level systems and tools to produce, consume and transform ...
importosimporttensorflow as tfdefmodel_save():#1、准备特征值和目标值with tf.variable_scope("data"):#占位符,用于数据传入x = tf.placeholder(dtype=tf.float32, shape=[None, 1],name="x")#矩阵相乘必须是二维(为了模拟效果而设定固定值来训练)y_true = tf.matmul(x, [[0.7]]) + 0.8#2、建立...
tf.saved_model.save(model,"resnet_retrain") 训练完成后,会得到一个“resnet_retrain”文件夹,到此,并不是已经万事大吉了,还需要将模型的相关信息导出,c++才能顺利加载: 在当前文件夹下执行: $ saved_model_cli show --dir ./resnet_retrain 会得到:...
本文主要介绍在Python3中,使用Tensorflow怎样保存和还原训练的模型(trained model)。 原文地址: Python3 Tensorflow 1.7保存和还原模型(save or restore model)
然后使用model.compile()构建;model.fit()训练30轮,批大小为128,划分验证集的比例为0.3,设置callback进行训练记录的保存;model.save()保存模型;model.predict_classes()预测。完整代码可以取本人的GitHub仓库查看,地址在文章(一)中。 def main(): # X_train,Y_train为所有的数据集和标签集 # X_test,Y_test...
from tensorflow.keras.callbacks import ModelCheckpoint from tensorflow.keras.layers.experimental import preprocessing 由于后续代码执行过程中,会有很多数据的展示与输出,其中多数数据都带有小数部分;为了让程序所显示的数据更为整齐、规范,我们可以对代码的浮点数、数组与NumPy对象对应的显示规则加以约束。
from tensorflow.keras.callbacks import ModelCheckpoint from tensorflow.keras.layers.experimental import preprocessing 由于后续代码执行过程中,会有很多数据的展示与输出,其中多数数据都带有小数部分;为了让程序所显示的数据更为整齐、规范,我们可以对代码的浮点数、数组与NumPy对象对应的显示规则加以约束。