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Tensorflow加载预训练模型和保存模型

1.2 ckpt文件 ckpt文件是二进制文件，保存了所有的weights、biases、gradients等变量。在tensorflow 0.11之前，保存在**.ckpt**文件中。...在inference时，可以通过修改这个文件，指定使用哪个model 2 保存Tensorflow模型 tensorflow 提供了tf.train.Saver类来保存模型，值得注意的是，在tensorflow...中，变量是存在于Session环境中，也就是说，只有在Session环境下才会存有变量值，因此，保存模型时需要传入session： saver = tf.train.Saver() saver.save.../checkpoint_dir/MyModel',global_step=1000) 3 导入训练好的模型 在第1小节中我们介绍过，tensorflow将图和变量数据分开保存为不同的文件。...因此，在导入模型时，也要分为2步：构造网络图和加载参数 3.1 构造网络图 一个比较笨的方法是，手敲代码，实现跟模型一模一样的图结构。其实，我们既然已经保存了图，那就没必要在去手写一次图结构代码。

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Tensorflow加载预训练模型和保存模型

1.2 ckpt文件 ckpt文件是二进制文件，保存了所有的weights、biases、gradients等变量。在tensorflow 0.11之前，保存在.ckpt文件中。...在inference时，可以通过修改这个文件，指定使用哪个model 2 保存Tensorflow模型 tensorflow 提供了tf.train.Saver类来保存模型，值得注意的是，在tensorflow...中，变量是存在于Session环境中，也就是说，只有在Session环境下才会存有变量值，因此，保存模型时需要传入session： saver = tf.train.Saver() saver.save.../checkpoint_dir/MyModel',global_step=1000) 3 导入训练好的模型 在第1小节中我们介绍过，tensorflow将图和变量数据分开保存为不同的文件。...因此，在导入模型时，也要分为2步：构造网络图和加载参数 3.1 构造网络图 一个比较笨的方法是，手敲代码，实现跟模型一模一样的图结构。其实，我们既然已经保存了图，那就没必要在去手写一次图结构代码。

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    Tensorflow笔记：模型保存、加载和Fine-tune

    前言 尝试过迁移学习的同学们都知道，Tensorflow的模型保存加载有不同格式，使用方法也不一样，新手会觉得乱七八糟，所以本文做一个梳理。从模型的保存到加载，再到使用，力求理清这个流程。 1....其中.meta文件（其实就是pb格式文件）用来保存模型结构，.data和.index文件用来保存模型中的各种变量，而checkpoint文件里面记录了最新的checkpoint文件以及其它checkpoint...此时的“beta:0”和"bias:0"已经不再是variable，而是constant。这带来一个好处：读取模型中的tensor可以在Session外进行。...2.3 saved_model模式加载 前两种加载方法想要获取tensor，要么需要手动搭建网络，要么需要知道tensor的name，如果用模型和训模型的不是同一个人，那在没有源码的情况下，就不方便获取每个...其他补充 在2.2中，加载pb模型的时候，并不需要把所有的tensor都获取到，只要“一头一尾”即可。

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    又有免费GPU资源了：可直接跑Jupyter Notebook，还支持断点续命

    系统预装了PyTorch、TensorFlow、Keras等等许多主流机器学习框架，用起来几乎不会有任何障碍。训练、推理、部署全部支持，还可以把自己的项目公开分享出来。...振奋人心的消息，在Reddit上获得了400+热度。 ? 有人说，这个工具可以解决Colab的许多问题，先举一个例子： Colab每次关掉都要重新把所有东西装一遍，但Notebook可以一直用的。...现在已经做到的功能有这些： · 与TensorFlow集成在一起了，但也可以轻松扩展，来支持其他的模型和数据。 · 有多种GPU和CPU可以用来部署。 · 支持多实例部署，可以自动平衡负载。...还可以一键部署，把模型直接变成API，Colab是做不到的。 这里还提供了大量的ML模板，不论是用TensorFlow、PyTorch、MXNet、Chainer还是CNTK做的，都可以找到。...(@zalamandagora) Colab甚至都没到超时那一步，就直接读取失败，死在OSError 5之类的错误上了。(@Exepony) 所以，你有需要的话，也来试一下吧。

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    用免费TPU训练Keras模型，速度还能提高20倍！

    本文将介绍如何在 Colab 上使用 TPU 训练已有的 Keras 模型，其训练速度是在 GTX 1070 上训练速度的 20 倍。...在 IMDB 情感分类任务上训练 LSTM 模型是个不错的选择，因为 LSTM 的计算成本比密集和卷积等层高。...使用静态 batch_size * 8 训练 TPU 模型，并将权重保存到文件。 构建结构相同但输入批大小可变的 Keras 模型，用于执行推理。 加载模型权重。 使用推理模型进行预测。...激活 TPU 静态输入 Batch Size 在 CPU 和 GPU 上运行的输入管道大多没有静态形状的要求，而在 XLA/TPU 环境中，则对静态形状和 batch size 有要求。...在 CPU 上执行推理 一旦我们获得模型权重，就可以像往常一样加载它，并在 CPU 或 GPU 等其他设备上执行预测。

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    Keras vs PyTorch，哪一个更适合做深度学习？

    Keras 中的模型实现 以下示例是数字识别的实现。代码很容易理解。你需要打开 colab，试验代码，至少自己运行一遍。 ? Keras 自带一些样本数据集，如 MNIST 手写数字数据集。...在 Keras（TensorFlow）上，我们首先需要定义要使用的东西，然后立刻运行。在 Keras 中，我们无法随时随地进行试验，不过 PyTorch 可以。 ? 以上的代码用于训练和评估模型。...我们可以使用 save() 函数来保存模型，以便后续用 load_model() 函数加载模型。predict() 函数则用来获取模型在测试数据上的输出。...因此，在 PyTorch 中 debug 要比在 Keras 中容易一些。 接下来，我们来看简单的数字识别模型实现。 ? 以上代码导入了必需的库，并定义了一些变量。...最后，保存和加载模型，以进行二次训练或预测。这部分没有太多差别。PyTorch 模型通常有 pt 或 pth 扩展。

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    Keras vs PyTorch，哪一个更适合做深度学习？

    Keras 中的模型实现 以下示例是数字识别的实现。代码很容易理解。你需要打开 colab，试验代码，至少自己运行一遍。 ? Keras 自带一些样本数据集，如 MNIST 手写数字数据集。...在 Keras（TensorFlow）上，我们首先需要定义要使用的东西，然后立刻运行。在 Keras 中，我们无法随时随地进行试验，不过 PyTorch 可以。 ? 以上的代码用于训练和评估模型。...我们可以使用 save() 函数来保存模型，以便后续用 load_model() 函数加载模型。predict() 函数则用来获取模型在测试数据上的输出。...因此，在 PyTorch 中 debug 要比在 Keras 中容易一些。 接下来，我们来看简单的数字识别模型实现。 ? 以上代码导入了必需的库，并定义了一些变量。...最后，保存和加载模型，以进行二次训练或预测。这部分没有太多差别。PyTorch 模型通常有 pt 或 pth 扩展。

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    TensorFlow 发布新版本v1.9（附应用实践教程）

    ▌TensorFlow v1.9 近日，TensorFlow 发表推文正式发布 TensorFlow v1.9 ，大家可以更新各自的代码啦~~在 TF 的更新文档中更新了 keras，包括一个新的基于...其中有两个案例受到了大家的广泛关注，这个项目是通过 Colab 在 tf.keras 中训练模型，并通过TensorFlow.js 在浏览器中运行；最近在 JS 社区中，对这些相关项目的高度需求是前所未有的...使用 Google Colab 来训练模型，使用 TensorFlow.js 在浏览器上进行部署，直接在浏览器上运行。...管道 我们将使用 Keras 在 Google Colab 上训练模型，然后通过 TensorFlow.js (tfjs) 在浏览器上直接运行。...为Web格式准备模型 在我们对模型的准确率感到满意之后，我们将其保存并准备进行转换： model.save('keras.h5') 安装tfjs包进行转换： !

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    教程 | 如何利用TensorFlow.js部署简单的AI版「你画我猜」图像识别应用

    作者使用谷歌 Colab 来训练模型，并使用 TensorFlow.js 将它部署到浏览器上。 ?...部分图像类别 流程 我们将使用 Keras 框架在谷歌 Colab 免费提供的 GPU 上训练模型，然后使用 TensorFlow.js 直接在浏览器上运行模型。...import layers from tensorflow import keras import tensorflow as tf 加载数据 由于内存容量有限，我们不会使用所有类别的图像进行训练。...准备 WEB 格式的模型 在我们得到满意的模型准确率后，我们将模型保存下来，以便进行下一步的转换。 model.save('keras.h5') 为转换安装 tensorflow.js： !...zip -r model.zip model 最后下载模型： from google.colab import files files.download('model.zip') 在浏览器上进行推断 本节中

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    BigTransfer (BiT)：计算机视觉领域最前沿迁移学习模型

    模型，并像使用 Keras 层一样，轻松使用 TensorFlow2 SavedModel。...1000 个类的 ImageNet 标签空间 https://gist.github.com/yrevar/942d3a0ac09ec9e5eb3a 在 Colab 中，您可以通过网址加载图像并查看模型的预测结果...在 Colab 中，我们还对需要微调 tf_flowers数据集中的图像以进行了预测。其他教程中同样也使用了此数据集。...4) 保存微调后的模型以供日后使用 保存模型以供简化日后的操作。随后，您便可以采用与起初加载 BiT 模型时完全相同的方式，来加载已保存好的模型。...您还学习了如何加载任意一种 BiT 模型，以及如何在目标任务中对其进行微调并保存生成的模型。希望本文能对您有所帮助，并预祝您顺利完成微调！

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    使用Tensorflow 2.0 Reimagine Plutarch

    for i in text]) 仔细检查单词索引和转换是有意义的 - 一个错误可能会抛弃整个数据集，使其难以理解。交叉检查的例子 - 转换之前和之后 - 在Github存储库中可用。...已经读过这样的数组可以保存并在另一个模型中使用 - 是的它可以，但是在跳过新模型中的嵌入步骤之外，不太确定实用程序，因为为每个单词生成的向量是对待解决的问题不可知： import numpy as np...在导入相关库之后，继续构建新的，非常基本的模型架构： from tensorflow.keras import layers from tensorflow.keras.models import Sequential...这是模型摘要（具有额外密集层的模型位于github存储库中）： ? 在模型摘要中，将看到嵌入层的参数数量是2,024,200，这是嵌入维度100的20,242个字。.../vectors.tsv', binary=False) w2v.most_similar('rome') 最后，检查Pompey和Caesar之间的相似性，它们在之前训练过的CBOW模型中显示出很高的相似性

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    TensorFlow小程序探索实践

    一、背景 最近业余时间做些创新探索，在微信小程序上实现找到纸或笔记本，定位，然后取到纸上的简笔画，之后进行简笔画识别，找到对应位置（之后可以在此位置上加载对应3d模型，实现ar效果, 对应ar官方案例...图片 后续可以自己训练模型识别白纸和简笔画图形 2）也可以直接用tf.loadGraphModel加载自己训练的实物检测模型，不过只能得到识别结果信息，没有位置信息 在微信小程序中接入tensorflow...，执行rmdir .DS_Store即可删除 最后，训练好的模型生成与model.save所指定的路径中，如下 图片 4）测试模型 执行python test_model.py ，记得在test_model.py...2、转换模型 当需要在网页上检测时就需要把上面生成的.h5后缀的Keras模型转换格式为以下两种tensorflowjs支持的模型 LayersModel 和 GraphModels 的主要区别在于：...图片 至于result为什么是一个数组，调试发现其包含score以及bbox，即置信度和预测模型的位置信息 图片 意味着训练模型要记录模型的位置轮廓信息 6、colab运行示例代码报错

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    在tensorflow2.2中使用Keras自定义模型的指标度量

    使用Keras和tensorflow2.2可以无缝地为深度神经网络训练添加复杂的指标 Keras对基于DNN的机器学习进行了大量简化，并不断改进。...这里，我们将展示如何基于混淆矩阵(召回、精度和f1)实现度量，并展示如何在tensorflow 2.2中非常简单地使用它们。...在训练中获得班级特定的召回、精度和f1至少对两件事有用: 我们可以看到训练是否稳定，每个类的损失在图表中显示的时候没有跳跃太多 我们可以使用一些技巧-早期停止甚至动态改变类权值。...自tensorflow 2.2以来，添加了新的模型方法train_step和test_step，将这些定制度量集成到训练和验证中变得非常容易。...然而，在我们的例子中，我们返回了三个张量:precision、recall和f1，而Keras不知道如何开箱操作。

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    是选择Keras还是PyTorch开始你的深度学习之旅呢？

    这两个框架的主要不同点是 PyTorch 默认是 eager 模式，而 Keras 是在 TensorFlow 和其他框架的基础上进行工作，但目前主要是基于 TensorFlow 框架的，因此其默认是图...---- 基于 Keras 的模型实现 下面是实现数字识别的代码实现。代码非常容易理解，你最好在 colab 中查看并且进行实验，至少要开始运行起来。...在 Keras(TensorFlow) 中，我们需要先定义想使用的所有东西，然后它们会只运行一次。我们不能对它们进行实验，但是在 PyTorch 中是可以做到的。...，可以使用 save() 方法来保存模型，然后通过 load_model() 方法来加载保存的模型文件，predict() 方法是用于对测试数据进行预测得到预测结果。...最后祝你在深度学习之旅中好运。你应该更专注算法的理论概念以及它们在现实生活中如何使用和实现的。

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    防止在训练模型时信息丢失 用于TensorFlow、Keras和PyTorch的检查点教程

    Keras文档为检查点提供了一个很好的解释: 模型的体系结构，允许你重新创建模型 模型的权重 训练配置(损失、优化器、epochs和其他元信息) 优化器的状态，允许在你离开的地方恢复训练 同样，一个检查点包含了保存当前实验状态所需的信息...我将向你展示如何在TensorFlow、Keras和PyTorch这三个流行的深度学习框架中保存检查点: 在开始之前，使用floyd login命令登录到FloydHub命令行工具，然后复刻（fork）.../keras_mnist_cnn_jupyter.ipynb Keras为保存和加载检查点提供了一个很棒的API。...注意:这个函数只会保存模型的权重——如果你想保存整个模型或部分组件，你可以在保存模型时查看Keras文档。...恢复一个Keras检查点 Keras模型提供了load_weights()方法，该方法从hdf5file文件中加载权重。

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    Colab用例与Gemma快速上手指南:如何在Colab和Kaggle上有效地运用Gemma模型进行机器学习任务

    主要技术关键词包括：Gemma模型, KerasNLP, LoRA微调, 分布式训练, Colab, Kaggle, TPU加速, Python依赖安装, JAX, TensorFlow, 模型微调,...正文 基础使用：Gemma快速上手 环境设置和模型加载 在Kaggle上开始之前，用户需要完成电话验证来启用GPU或TPU加速。验证成功后，可以在项目设置中选择所需的硬件加速选项。...pip install keras-nlp 加载Gemma模型 在Kaggle notebook中导入Gemma模型，并选择合适的模型版本进行实验： from keras_nlp.models import...并行处理提高训练效率 TensorFlow, TPU 总结 掌握Gemma模型的使用和微调技术，将帮助开发者在自然语言处理领域取得更好的成绩。...我们非常期待与您的互动，并帮助您解决在使用Gemma模型过程中遇到的问题。

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    Colab提供了免费TPU，机器之心帮你试了试

    但我们不太了解 Colab 中的 GPU 和 TPU 在深度模型中的表现如何，当然后面会用具体的任务去测试，不过现在我们可以先用相同的运算试试它们的效果。...注意在 tf.contrib.tpu 类中，它还提供了两种使用 TPU 的简单方法，即直接使用 Keras 接口和使用 TPUEstimator 构建模型。...在 tf.contrib.tpu 的文档中，我们发现 tf.contrib.tpu.keras_to_tpu_model 方法可以直接将 Keras 模型与对应的权重复制到 TPU，并返回 TPU 模型...这个模型是基于 Keras 构建的，因为除了模型转换与编译，Keras 模型在 TPU 和 GPU 的训练代码都是一样的，且用 Keras 模型做展示也非常简洁。...最后，Colab 确实提供了非常强劲的免费 TPU，而且使用 Keras 或 TPUEstimator 也很容易重新搭建或转换已有的 TensorFlow 模型。

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