总结一下,这里的要点就是,在restore的时候,saver要和模型对应,如果直接用当前graph的saver = tf.train.Saver(),来恢复保存模型的权重saver.restore(vgg_graph_weight),就会报错,提示key/tensor … not found之类的错误; 写graph的时候,一定要注意写好scope和tensor的name,合理插入variable_scope; 最方便的方式还是,...
graph = tf.get_default_graph() with tf.Session( graph=graph) as sess: sess.run(tf.global_variables_initializer()) saver.restore(sess,ckpt_path) output_tf =graph.get_tensor_by_name(output_name) pb_graph = tf.graph_util.convert_variables_to_constants( sess, graph.as_graph_def(), [out...
在TensorFlow 程序中,系统会自动维护一个默认的计算图,通过 tf.get_default_graph() 函数可以获取这个默认的计算图。 print(tf.get_default_graph()) 这是因为 TensorFlow 有个默认缺省的 graph (即Graph.as_default()),我们添加的 tensor 和 op 等都会自动添加到这个缺省计算图中,如果没有特别要求,使用这个默...
import os, argparseimport tensorflow as tffrom tensorflow.python.framework import graph_util dir = os.path.dirname(os.path.realpath(__file__))def freeze_graph(model_folder): # We retrieve our checkpoint fullpath checkpoint = tf.train.get_checkpoint_state(model_folder) input_checkpoint = checkpo...
通过graph_util.convert_variables_to_constants 将模型持久化【变成常量,这样才能将变量和模型图一起存储】 下面的CKPT 转换成 PB格式例子,是我训练GoogleNet InceptionV3模型保存的ckpt转pb文件的例子,训练过程可参考博客:《使用自己的数据集训练GoogLenet InceptionNet V1 V2 V3模型(TensorFlow)》: ...
from tensorflow.python.framework import graph_util import os os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' #看指定路径有没有我们要用的ckpt模型,没有就退出 savePath = './mnist_model/' saveFile = os.path.join(savePath, 'mnist_model.ckpt.meta') ...
写一个y=a*x+b的运算,然后保存graph; 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 importtensorflow as tf from tensorflow.python.framework.graph_utilimportconvert_variables_to_constants with tf.Session() as sess: a = tf.Variable(5.0, name='a') ...
filename_tensor_name, output_graph_path, clear_devices) c. 利用tensorflow python import os, argparseimport tensorflow as tffrom tensorflow.python.framework import graph_util 代码语言:txt 复制 dir = os.path.dirname(os.path.realpath(__file__))def freeze_graph(model_folder): ...
Operation（算子） Operation（算子，有时也称“操作”）用来封装对于 Tensor 的处理逻辑。同时也是连接TF的前端和后端之间逻辑处理的基本单元，在实际使用中，用户可以使用keras等上层封装API更⽅便的表达复杂计算逻辑，但是这些上层模块的内部，最终也会调用各个算⼦来完成逻辑的表达。Graph（计算图）用户在TF前端调用...
修复import_meta_graph在处理分区变量时的错误，确保tf.distributions.Multinomial不会在log_prob中下溢。在这个变化之前，整型变量的所有分区都用未分区变量的形状初始化; 在这个改变之后他们被正确地初始化。其他 为bfloat16添加必要的形状util支持。添加一个方法来使用MonitoredSession的step函数运行ops。添加DenseFlipout...