在TensorFlow中,模型可以以不同的方式保存,其中一种方式是使用GraphDef格式保存模型。GraphDef是一个Protocol Buffer格式的文件,它包含了模型的计算图结构和参数。然而,根据TensorFlow的限制,GraphDef文件的大小不能超过2GB。 为了解决GraphDef文件大小的限制,可以采取以下几种方法: 模型裁剪:如果模型太大超过了2GB的...
然而,在实际线上 inference 中,通常就是使用GraphDef. 但,GraphDef中连 Variable都没有,怎么存储 weight 呢? 原来,GraphDef虽然不能保存 Variable,但可以保存 Constant. 通过tf.constant将 weight 直接存储在NodeDef里,tensorflow 1.3.0 版本也提供了一套叫做freeze_graph的工具来自动的将图中的 Variable 替换成 co...
GraphDef是TensorFlow中的一个概念,它代表了一个计算图的定义。计算图是TensorFlow中的核心概念,它描述了计算任务中的各个操作(节点)以及它们之间的依赖关系。 TensorFlow中的计算图由节点(Node)和边(Edge)组成。节点表示操作,边表示数据流。GraphDef是一个Protocol Buffer(一种数据序列化格式)对象,用于存储计算图的定...
通过 tf.constant 将 weight 直接存储在 NodeDef 里,tensorflow 1.3.0 版本也提供了一套叫做 freeze_graph 的工具来自动的将图中的 Variable 替换成 constant 存储在 GraphDef 里面,并将该图导出为 Proto。可以查看以下链接获取更多信息, https://www.tensorflow.org/extend/tool_developers/ https://www.tensorflo...
Graph 首先介绍一下关于 Tensorflow 中 Graph 和它的序列化表示 Graph_def。在Tensorflow的官方文档中,Graph 被定义为“一些 Operation 和 Tensor 的集合”。例如我们表达如下的一个计算的 python代码, a = tf.placeholder(tf.float32) b = tf.placeholder(tf.float32) ...
GraphDef 目前分析GraphDef为图定义的内部表示格式。 syntax="proto3";packagetensorflow;import"tensorflow/core/framework/function.proto";import"tensorflow/core/framework/node_def.proto";import"tensorflow/core/framework/versions.proto";option cc_enable_arenas=true;option java_outer_classname="GraphProtos";opt...
相对核心的代码在 def _as_graph_def(self, from_version=None, add_shapes=False): 基本操作就是先定义一个Graph, 然后把Output,Function, Input定义好,弄到一起。把Input,Function, Output连接起来。 下边是代码,大家有兴趣可以去分析一下,每一个都是个Dict。 with self._lock: with c_api_util.tf_buffe...
1.使用tf2onnx工具,把saved model转换为tf的graph def(不带function,也就是tf1的计算图) https://github.com/onnx/tensorflow-onnx/blob/v1.9.3/tf2onnx/tf_loader.py # -*- coding
def id_to_string(node_id): if node_id not in uid_to_human: return '' return uid_to_human[node_id] #创建图来存放训练好的模型参数 with tf.gfile.FastGFile('retrain/output_graph.pb','rb') as f: graph_def = tf.GraphDef()
class Graph(object): def __init__(self): self._lock = threading.Lock() self._...