1)target。 如果将此参数留空(默认设置),会话将仅使用本地计算机中的设备。可以指定 grpc:// 网址,以便指定 TensorFlow 服务器的地址,这使得会话可以访问该服务器控制的计算机上的所有设备。支持分布式 2)graph: 默认情况下,新的 tf.Session 将绑定到当前的默认图.并且只能当前的默认图中operation。 3)config: ...
1.前面讲的方法是基于模型训练回调自动保存模型参数文件,自然的我们也可以通过手动的方式进行保存和加载,直接使用save_weights和load_weights函数即可。 model.save_weights('./checkpoints/my_checkpoint') #手动保存模型参数 model = creat_model() model.load_weights('./checkpoints/my_checkpoint') #模型参数加载...
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...
2、model.save_weight() and model.load_weight() (1)这里采用继承Model这个类去实现神经网络(比第一种方法更加常用且受规范) 下面的方法就是当我们保存模型的权重参数,但是没有保存模型的结构 加载模型 需要先把模型的结构导入过来,再load模型的参数进去才能进行推理 3、model.checkpoint 这个用的比较少,看这样加...
32/32 - 0s - loss: 2.3037 - sparse_categorical_accuracy: 0.1090 - 68ms/epoch - 2ms/step Untrained model, accuracy: 10.90% 我们会看到准确率只有10.9% #下面我们从 checkpoint 加载权重并重新评估: #加载权重 model.load_weights(checkpoint_path) ...
model_exp="./log/vgg16/fine_tune"model_exp="model_vgg16"#model_exp = "model-lenet"defget_model_filenames(model_dir):files=os.listdir(model_dir)meta_files=[sforsinfilesifs.endswith('.meta')]iflen(meta_files)==0:#raise load_modelValueError('No meta file found in the model directo...
from tensorflow.keras.models import load_model import time import os import albumentations 2、设置全局参数 这里注意,字典的顺序和训练时的顺序保持一致 norm_size=224 imagelist=[] emotion_labels = { 0: 'Black-grass', 1: 'Charlock', 2: 'Cleavers', ...
LoadTensorFlowModel(ModelOperationsCatalog, String, Boolean) 將TensorFlow 模型載入記憶體中。 這是方便的方法,可讓模型載入一次,之後再使用它來查詢架構,並使用 建立TensorFlowEstimatorScoreTensorFlowModel(String, String, Boolean)。 使用此 API 需要 TensorFlow Redist 的其他 NuGet 相依性,請參閱連結的檔以取得詳...
本来,tensorflow/python/tools/freeze_graph.py提供了freeze model的api,但是需要提供输出的final node names(一般是softmax之类的最后一层的激活函数命名),而object detection api提供提供了预训练好的网络,final node name并不好找,所以object_detection目录下还提供了export_inference_graph.py。