tf.saved_model.simple_save(sess,"./model",inputs={"myInput":x},outputs={"myOutput":y}) 这段代码将模型保存在./model目录。 当然你也可以采用比较复杂的写法: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 builder=tf.saved_model.builder.Sa
tf.saved_model是TensorFlow推荐的另一种保存和加载模型的方式,它支持将模型保存为SavedModel格式。SavedModel格式是一种语言无关的序列化格式,可以轻松地用于TensorFlow Serving等部署工具中。 1. 保存模型 使用tf.saved_model.save()函数可以将模型保存为SavedModel格式。此函数接受一个模型实例和一个输出目录作为参数...
saved_model 保存/载入模型 先列出会用到的API class tf.saved_model.builder.SavedModelBuilder # 初始化方法 __init__(export_dir) # 导入graph与变量信息 add_meta_graph_and_variables( sess, tags, signature_def_map=None, assets_collection=None, legacy_init_op=None, clear_devices=False, main_op=...
1、保存成Saved Model 这里也仍然有两种方式将模型保存为Saved Model格式。 1.1、通过callback保存 想要通过callback保存成Saved Model格式,必须要传递的是一个文件夹,而不是文件名,而且save_weights_only=False这个参数一定要设成False,不然就会保存为之前说的’tf’格式,注意:这两个条件缺一不可。 model_path =...
1. tf.saved_model.save 导出模型:包含即可再次运行模型,适用于模型的分享、部署 注意: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 classMLPmodel(tf.keras.Model):def__init__(self):super().__init__()# 除第一维以外的维度展平
#新建一个文件夹,在这个文件夹内存储SavedModel格式 #SavedModel格式就是什么后缀都不写就是SavedModel格式 !mkdir -p saved_model model.save('saved_model/my_model') Epoch 1/5 32/32 [===] - 0s 1ms/step - loss: 40.4200 - sparse_categorical_accuracy: 0.6320 Epoch 2/5 32/32 [===] - 0s...
本文介绍基于Python的tensorflow库，将tensorflow与keras训练好的SavedModel格式神经网络模型转换为frozen graph格式，从而可以用OpenCV库在C++等其他语言中将其打开的方法。 如果我们需要训练并使用一个神经网络模型，一般情况下都是首先借助Python语言中完善的神经网络模型API对其加以训练，训练完毕后在C++、Java等语言...
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...
tensorflow saved_model 使用 tensorflow load_model, 今天的课程是本周的最后一节了,大家坚持一下!今天的内容是模型的保存与加载,深度学习模型我们目前学习了两种:keras模型与自定义模型(keras模型,自定义模型);模型的保存与加载老师的github中给
loader.restore(sess, trained_checkpoint_prefix)#export checkpoint to savedmodelbuilder =tf.compat.v1.saved_model.builder.SavedModelBuilder(export_dir) builder.add_meta_graph_and_variables(sess, [tf.saved_model.TRAINING, tf.saved_model.SERVING], strip_default_attrs=True) ...