saver.restore(sess, tf.train.latest_checkpoint("model/")) 1. 2. 3. 4. 注意点: 首先import_meta_graph,这里填的名字meta文件的名字。然后restore时,是检查checkpoint,所以只填到checkpoint所在的路径下即可,不需要填checkpoint,不然会报错“ValueError: Can’t load save_path when it is None.”。 后面根...
一、Tensorflow程序当中的重要组成部分 1.一个构建图阶段:图的定义 张量(Tensor):Tensorflow中的基本数据对象 节点(OP):运算操作 2.一个执行图的阶段:会话去运行程序 二、图: 图包含了一组tf.Operation代表计算单元的对象和tf.Tensor代表计算单元之间流动的数据。 Graph默认注册,并可通过调用访问 tf.get_default_...
加载模型:使用loaded_model = tf.saved_model.load(export_dir)加载模型。这里的export_dir是保存模型的目录路径。 使用模型:加载后的模型可以通过loaded_model.signatures访问模型的签名,进而进行预测等操作。 # 加载模型loaded_model= tf.saved_model.load('saved_model_dir')# 假设模型有一个名为'serving_default...
LSTM_Cell类中,加载函数(load_model)定义如下。 1defload_model(self,savepath):2len_last = len(savepath.split('/')[-1])3self.saver = tf.train.import_meta_graph(savepath+'.meta')4self.saver.restore(self.sess,tf.train.latest_checkpoint(savepath[:-len_last]))#加载最后一个模型5self.grap...
saver = tf.train.import_meta_graph('model/sar10.ckpt.meta') saver.restore(sess, tf.train.latest_checkpoint('model/')) #2.访问placeholders变量,并且创建feed-dict来作为placeholders的新值 graph = tf.get_default_graph() X = graph.get_tensor_by_name("X:0") ...
SERVING == "serve",这里load时的tags需要和保存时的tags一致 meta_graph_def = tf.saved_model.loader.load(sess, tags=["serve"], export_dir=saved_model_dir) graph = tf.get_default_graph() X = graph.get_tensor_by_name("input:0") pred = graph.get_tensor_by_name("output:0") # sess...
第二个方法,使用model.save方法保存整个模型 用这个方法保存的时候发现不可以用,原因是我的这个网络不是Functional model or a Sequential model。可能是因为我的网络里有自定义层?anyway,前面那个方法能用问题就不大了。 第三个方法是保存为saved_model形式。
yhat = model.predict([row]) print('Predicted: %s (class=%d)' % (yhat, argmax(yhat))) 运行示例将首先报告数据集的形状,然后拟合模型并在测试数据集上对其进行评估。最后,对单行数据进行预测。 鉴于学习算法的随机性,您的具体结果会有所不同。尝试运行该示例几次。
.load() 只能加载.npy文件,.restore() 只能加载 ckpt(checkpoint)文件。 net.load 会增加assign节点一定会改图,所以要在 sess.graph.finalize() 之前。 saver.restore 不会改图,可以放到 sess.graph.finalize() 之后。 Assign节点只会在初始化的时候调用到,在之后的训练中不会再被调用。所以如果saver申明在net...
# 读取图文件withtf.gfile.FastGFile('./model/frozen_graph.pb','rb')asf:graph_def=tf.GraphDef()graph_def.ParseFromString(f.read())# We load the graph_def in the default graphwithtf.Graph().as_default()asgraph:tf.import_graph_def(graph_def,input_map=None,return_elements=None,name="...