def load_model(): with tf.Session() as sess: saver = tf.train.import_meta_graph('model/my-model-290.meta') 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chec...
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: 此参数允许您指定一个 tf.ConfigProto 以便控制会话的行为。例如,ConfigProto协议用于打印设备使用信息 sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True, log_device_placement=...
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...
keras加载经过load_model训练的模型会返回JSON解码错误，而未经训练的模型通常会加载Torchvision是基于Pytorch的视觉深度学习迁移学习训练框架，当前支持的图像分类、对象检测、实例分割、语义分割、姿态评估模型的迁移学习训练与评估。支持对数据集的合成、变换、增强等，此外还支持预训练模型库下载相关的模型，直接预测推理。
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...
saved_model.load()是TensorFlow中用于加载保存的模型的函数。 saved_model.load()函数可以通过指定保存的模型路径来加载模型,并返回一个可以直接使用的模型对象。加载后的模型可以用于进行预测、推理和其他相关操作。 以下是使用saved_model.load()的基本步骤: 导入TensorFlow库:首先需要导入TensorFlow库,确保已经安装了...
X, Y= load_data(path+"model_conv/") # 这里需要提前新建一个文件夹 X= np.multiply(X,1.0/255.0)forepochinrange(200):ifepoch %10==0: print ("---") train_accuracy= accuracy.eval(feed_dict={x: X, y_: Y}) train_loss= cross...
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。
手动保存权重同样简单,使用Model.save_weights方法。 # 保存权重 model.save_weights('./checkpoints/my_checkpoint') # 加载权重 model = create_model() model.load_weights('./checkpoints/my_checkpoint') loss,acc = model.evaluate(test_images, test_labels) print("Restored model, accuracy: {:5.2f}...