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
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
TensorFlow 支持多种模型格式，包括 CheckPoint、GraphDef、SavedModel 等，这些格式之间关系密切，可以使用 ...
当流程来到某个特点 Worker 节点,如果 worker 节点收到了 RegisterGraphRequest,消息会携带 MasterSession 分配的 session_handle 和子图 graph_def(GraphDef形式)。GraphDef是TensorFlow把Client创建的计算图使用Protocol Buffer序列化之后的结果。GraphDef包括了计算图所有的元数据。它可以被ConvertGraphDefToGraph方法转换...
class Graph(object): def __init__(self): self._lock = threading.Lock() self._...
GraphDef 从python Graph中序列化出来的图就叫做GraphDef(这是一种不严格的说法,先这样进行理解)。而 GraphDef 又是由许多叫做NodeDef的 Protocol Buffer 组成。在概念上NodeDef与 (Python Graph 中的)Operation相对应。如下就是 GraphDef 的 ProtoBuf,由许多node组成的图表示。这是与上文 Python 图对应的 GraphDe...
今天看一下,另一个基本的数据结构定义: tf.Graph()可以说它是一切模型的基础了,在Tensor与Operation的基础上,构造一个Dataflow,用于我们的模型操作。 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...
def imread(path): return scipy.misc.imread(path).astype(np.float) #保存 def imsave(path, img): img = np.clip(img, 0, 255).astype(np.uint8) scipy.misc.imsave(path, img) print ("Functions for VGG ready") #定义VGG的网络结构,用来存储网络的权重和偏置参数 ...
If i convert a tensorflow model to graph_def using tf.get_default_graph().as_graph_def() And later import it again, i lose the information regarding the tensor shapes Code import tensorflow as tf # import any tensorflow model net = __imp...
saved_model.pb或saved_model.pbtxt存储MetaGraphDef(存储训练预测模型的程序逻辑)和SignatureDef(用于标记预测时的输入和输出)。 导出SavedModel 使用TensorFlow导出SavedModel格式的模型请参见Saving and Restoring。如果模型比较简单,则可以使用如下方式快速导出SavedModel。