本文由腾讯云+社区自动同步，原文地址 http://blogtest.stackoverflow.club/article/tensorflow_save_restore_model/ ckpt模型与pb...模型比较 ckpt模型可以重新训练，pb模型不可以（pb一般用于线上部署） ckpt模型可以指定保存最近的n个模型，pb不可以 保存ckpt模型 保存路径必须带.ckpt这个后缀名，不能是文件夹，否则无法保存...outputs_variables = tf.get_collection(tf.GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES, scope='outputs') # max_to_keep是指在文件夹中保存几个最近的模型...pb 格式模型保存与恢复相比于前面的 .ckpt 格式而言要稍微麻烦一点，但使用更灵活，特别是模型恢复，因为它可以脱离会话（Session）而存在，便于部署。...加载步骤如下: tf.Graph()定义了一张新的计算图，与上面的计算图区分开 ParseFromString将保存的计算图反序列化 tf.import_graph_def导入一张计算图 新建Session
保存模型 如果回忆下，上次的模型基本是这样的： Input(段落) -> encoder -> encoder -> decoder -> decoder -> lost function (consine...夹角) 我需要用到的是第二个encoder，在Tensorflow里，所有的都是Tensor，因此给定输入，就可以通过tensor给出输出。...(tf.global_variables_initializer()) 之后，我们获取Saver对象： saver = tf.train.Saver() 然后在迭代的过程中，比如每迭代五次就保存一次模型...完整的恢复模型参看：tensorflow_restore.py 额外的话 参考资料： A quick complete tutorial to save and restore Tensorflow models...在该参考资料中，你还可以看到多种保存和使用tensor的方式。
模型的保存和恢复 1、保存整个模型 2、仅仅保存模型的架构（框架） 3、仅仅保存模型的权重 4、在训练期间保存检查点 1、保存整个模型 1）整个模型保存到一个文件中，其中包含权重值，模型配置以及优化器的配置...，这样，您就可以为模型设置检查点，并稍后从完全相同的状态进行训练，而无需访问原始代码 2）在keras中保存完全可以正常的使用模型非常有用，您可以在tensorflow.js中加载他们，然后在网络浏览器中训练和运行它们...3）keras中使用HDF5标准提供基本的保存格式 import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt...，也就是他的权重，只是保存了网络的架构 3、仅仅保存模型的权重 时候我们只需要保存模型的状态（其权重值），而对模型的架构不感兴趣，在这种情况下，可以通过get_weights()来获取权重值，并通过set_weights...在训练期间训练结束时候自动保存检查点，这样一来，您便可以使用经过训练的模型，而无需重新训练该模型，或者是从上次暂停的地方继续训练，以防止训练过程终端 回调函数：tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint
GPU 或者是 GPU 性能不好，那么训练的时间会让你绝望，因此，你渴望神经网络训练的过程可以保存和重载，就像下载软件断点续传一般，这样你就可以在晚上睡觉的时候，让机器训练，早上的时候保存结果，然后下次训练时又在上一次基础上进行...Tensorflow 是当前最流行的机器学习框架，它自然支持这种需求。 Tensorflow 通过 tf.train.Saver 这个模块进行数据的保存和恢复。它有 2 个核心方法。...假设我们程序的计算图是 a * b + c ? a、b、d、e 都是变量，现在要保存它们的值，怎么用 Tensorflow 的代码实现呢？...当调用 Saver.restore() 时，不需要初始化所需要的变量。 大家可以仔细比较保存时的代码，和恢复时的代码。 运行程序后，会在控制台打印恢复过来的变量。...上面是最简单的变量保存例子，在实际工作当中，模型当中的变量会更多，但基本上的流程不会脱离这个最简化的流程。
今天要聊得是怎么利用TensorFlow来保存我们的模型文件，以及模型文件的回收（读取）。...刚开始接触TensorFlow的时候，没在意模型文件的使用，只要能顺利跑通代码不出bug就万事大吉，但是随着接触的数据量的增加以及训练时间的增长，万一中间由于各种原因（比如显卡线断了，电源线断了，手残点了...，恩，没错都是我遇到的问题… ./摊手.sh）意外中断，而没有保存模型文件，那一刻想屎的心都有了。 那么问题来了，我们需要重头开始训练模型吗，答案肯定是不用的，当然前提是保存了模型文件。...首先说一下这个模型文件通常是二进制格式保存的，那么里面到底是什么东西呢， 其实就是训练数据的根据网络结构计算得到的参数值。等我们再需要的时候，直接提取出来就好了。...TensorFlow的模型保存主要由Saver类来控制，接下来我会举个栗子，来说明怎么使用Saver类。下面的代码里面我会顺便把一些基础的问题提一下，了解的同学可以直接看最后两幅图。 ? ? ? ?
这两天搜索了不少关于Tensorflow模型保存与加载的资料，发现很多资料都是关于checkpoints模型格式的，而最新的SavedModel模型格式则资料较少，为此总结一下TensorFlow如何保存...其主要优点是SaveModel与语言无关，比如可以使用python语言训练模型，然后在Java中非常方便的加载模型。当然这也不是说checkpoints模型格式做不到，只是在跨语言时比较麻烦。...要保存该模型，我们还需要对代码作一点小小的改动。 添加命名 在输入和输出Ops中添加名称，这样我们在加载时可以方便的按名称引用操作。...tag，需要和保存模型时的参数一致，第三个参数是模型保存的文件夹。...但在摸索过程中，也走了不少的弯路，主要原因是现在搜索到的大部分资料还是用tf.train.Saver()来保存模型，还有的是用tf.gfile.FastGFile来序列化模型图。
在代码的后半部分，数据需要通过占位符馈送（feed）入模型。第二点变化是，因为我们的数据量是巨大的，在给定的任意时间我们仅将一个样本数据传入模型。每次调用梯度下降操作时，新的数据样本将被馈送到模型中。.../) TensorFlow:保存/恢复和混合多重模型 在第一个模型成功建立并训练之后，你或许需要了解如何保存与恢复这些模型。...当你想到，当你在做机器学习时可能会保存什么？你可以保存模型的架构和与其关联的学习到的权重。你可能希望在训练或事件整个训练架构时保存一些训练特征，如模型的损失（loss）和准确率（accuracy）。...这与保存/恢复模型本身无关。 下面让我们看一下结果文件夹的屏幕截图： ? 一些随机训练的结果文件夹的屏幕截图 该模型已经在步骤 433,858,1000 被保存了 3 次。为什么这些数字看起来像随机？...TF 自带多个方便的帮助方法，如： 在时间和迭代中处理模型的不同检查点。它如同一个救生员，以防你的机器在训练结束前崩溃。
异常处理理论上有两种基本模型。Java支持终止模型，在这种模型中，假设错误非常关键，以至于程序无法返回到异常发生的地方继续执行。一旦异常被抛出，就表明错误已无法挽回，也不能回来继续执行。...长久以来，尽管程序员们使用的操作系统支持恢复模型的异常处理，但他们最终还是转向使用类似“终止模型”的代码，因为这样可以编写出更加通用性的代码。...不过值得一提的是“恢复模型”也并非一无是处，在某些情况下采用“伪恢复模型”依然可以起到对程序的恢复作用。...具体方法就是把try块放在while循环里，这样就不断地进入try块，直到得到满意的结果。
假如我们得到了如下的checkpoints， [sz71z5uthg.png] 上面的文件主要可以分成三类：一种是在保存模型时生成的文件，一种是我们在使用tensorboard时生成的文件，还有一种就是...本文主要介绍前面两种文件的作用： tensorboard文件 events.out.tfevents.*...: 保存的就是你的accuracy或者loss在不同时刻的值。...保存模型时生成的文件 checkpoint: 其实就是一个txt文件，存储的是路径信息，我们可以看一下它的内容是什么： model_checkpoint_path: "model.ckpt-5000"...,我们可以不在文件中定义模型,也可以运行,而如果没有meta file,我们需要定义好模型,再加载data file,得到变量值。...model.ckpt-*.data-*: 保存了模型的所有变量的值，TensorBundle集合。
前言 首先，我们从一个直观的例子，讲解如何实现Tensorflow模型参数的保存以及保存后模型的读取。 然后，我们在之前多层感知机的基础上进行模型的参数保存，以及参数的读取。...该项技术可以用于Tensorflow分段训练模型以及对经典模型进行fine tuning（微调） Tensorflow 模型的保存与读取（直观） 模型参数存储 import tensorflow as.../save/model.ckpt 模型存储的文件格式如下图所示： ?...模型存储文件 模型参数读取 import tensorflow as tf v1 = tf.Variable(tf.random_normal([1,2]), name="v1") v2 = tf.Variable...模型的保存与读取（多层感知机） 导入数据集 from __future__ import print_function # Import MINST data from tensorflow.examples.tutorials.mnist
模型； 支持从HDFS扫描和加载TensorFlow模型； 提供了用于client调用的gRPC接口； TensorFlow Serving配置 当我翻遍整个TensorFlow Serving的官方文档...在model_servers的main方法中，我们看到tensorflow_model_server的完整配置项及说明如下： tensorflow_serving/model_servers/main.cc...其实TensorFlow Serving的编译安装，在github setup文档中已经写的比较清楚了，在这里我只想强调一点，而且是非常重要的一点,就是文档中提到的： Optimized build...因为模型很大，复制过程需要耗费一些时间，这可能会导致导出的模型文件已复制，但相应的meta文件还没复制，此时如果TensorFlow Serving开始加载这个模型，并且无法检测到meta文件，那么服务器将无法成功加载该模型...把它部署在Kubernetes中是那么容易，更是让人欢喜。
本文中，作者在 MNIST 上对这两类生成模型的性能进行了对比测试。...KL(A,B) 是分布 B 到 A 的 KL 散度。 由于损失函数中还有其他项，因此存在模型生成图像的精度和本征向量的分布与单位高斯分布的接近程度之间存在权衡（trade-off）。...代码只是从先验分布中对本征变量的噪声采样。有很多种方法可以克服该挑战，包括：使用 VAE 对本征变量进行编码，学习数据的先验分布。...上述 Python 损失函数在 TensorFlow 中的实现： def VAE_loss(true_images, logits, mean, std): """ Args...VAE（125）和 GAN（368）训练的最终结果 ? 显然，VAE 生成的图像与 GAN 生成的图像相比，前者更加模糊。这个结果在预料之中，因为 VAE 模型生成的所有输出都是分布的平均。
Q 题目 在Oracle中，实例恢复和介质恢复的区别是什么？ A 答案 Redo日志是Oracle为确保已经提交的事务不会丢失而建立的一种机制。...在传统恢复方式中，因介质失败破坏了数据文件之后，可以在数据库、表空间和数据文件上执行完全介质恢复。...检查点位置始终保证所有比其SCN低的检查点所对应的已提交更改都已保存到数据文件。 在实例恢复期间，数据库必须应用检查点位置和重做线程结尾之间发生的更改。如上图所示，某些更改可能已经写入数据文件。...但是，这些数据文件可能还包含未提交的更改，要么是在实例失败前保存到数据文件中的，或者是在前滚过程中引入的。...Oracle数据库使用检查点位置，保证每个低于其SCN的已提交更改都已保存到磁盘。Oracle数据库应用Undo块，以回滚数据块中在实例失败前写入的或前滚过程中引入的未提交更改。
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。...由于tensorflow 2.2，可以透明地修改每个训练步骤中的工作（例如，在一个小批量中进行的训练），而以前必须编写一个在自定义训练循环中调用的无限函数，并且必须注意用tf.功能启用自动签名。...6左右，但是训练本身是稳定的(情节没有太多跳跃)。 最后，让我们看看混淆矩阵，看看类6发生了什么 ? 在混淆矩阵中，真实类在y轴上，预测类在x轴上。
博主遇到一个问题，在anaconda中安装并配置好tensorflow和opencv后，直接输入jupyter notebook启动jupyter notebook在jupyter notebook中输入命令...，如import tensorflow并不能调用tensorflow的开发包。...原因是：如果此时直接启动jupyter，此时的jupyter是基于整个anaconda的python，而不是对应的tensorflow虚拟环境，因此进入此虚拟环境后需要重新安装jupyter notebook.../bin/activatesource activate tensorflow进入虚拟环境以后，输入命令：conda install jupyter直到安装包下载完成，在tensorflow目录下就安装了...jupyter，此时在tensorflow虚拟环境下，输入命名：jupyter notebook此时就可以调用tensorflow和opencv的库，如下图：?
将加法运算以图形化方式展示 在会话中添加记录文件的语句 import tensorflow as tf # 消除警告(使用源码安装可自动消除) import os os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL...) # 每次收集到的值添加到文件中 file_write.add_summary(summery, i) if __name__ == '__main...# 每次收集到的值添加到文件中 file_write.add_summary(summery, i) if __name__ == '__main__...模型的保存与恢复(保存会话资源) 创建保存模型的saver saver = tf.train.Saver() 保存模型 saver.save(sess, "..../tmp/ckpt/test") 恢复模型 save.restore(sess, "./tmp/ckpt/test")
来源：机器之心 本文长度为3071字，建议阅读6分钟 本文在 MNIST 上对VAE和GAN这两类生成模型的性能进行了对比测试。...KL(A,B) 是分布 B 到 A 的 KL 散度。 由于损失函数中还有其他项，因此存在模型生成图像的精度，同本征向量的分布与单位高斯分布的接近程度之间存在权衡（trade-off）。...训练 GAN 的难点 训练 GAN 时我们会遇到一些挑战，我认为其中最大的挑战在于本征向量／代码的采样。代码只是从先验分布中对本征变量的噪声采样。...上述 Python 损失函数在 TensorFlow 中的实现： def VAE_loss(true_images, logits, mean, std): """ Args...这个结果在预料之中，因为 VAE 模型生成的所有输出都是分布平均。为了减少图像的模糊度，我们可以使用 L1 损失来代替 L2 损失。
其中，我们发现一种称为深度卷积神经网络的模型在困难的视觉识别任务中取得了理想的效果 —— 达到人类水平，在某些领域甚至超过。...我们也会讨论如何从模型中提取高层次的特征，在今后其它视觉任务中可能会用到。...如果你现有的产品中已经有了自己的图像处理框架，可以继续使用它，只需要保证在输入图像之前进行同样的预处理步骤。...我们在这个例子中演示了物体识别功能，今后无论在什么领域，你都应该学会将类似的代码用于其它模型或者你自己训练的模型。希望这个小例子能带给你一些启发，将TensorFlow用于自己的产品。...实现迁移学习的方法之一就是移除网络的最后一层分类层，并且提取CNN的倒数第二层，在本例中是一个2048维的向量。
Checkpointing Tutorial for TensorFlow, Keras, and PyTorchThis post will demonstrate how to checkpoint...Let's see how to make this tangible using three of the most popular frameworks on FloydHub.TensorFlow...We're now set up to save checkpoints in our TensorFlow code.Resuming a TensorFlow checkpointGuess what...time training command:floyd run \--gpu \--env tensorflow-1.3 \--data redeipirati/datasets/mnist/1:input...-1.3 \--mode jupyterThe --env flag specifies the environment that this project should run on (Tensorflow
2017 年 5 月，Kika 技术团队基于 TensorFlow Mobile 研发了 Kika AI Engine，将其应用于 Kika 的全系输入法产品中。...在 Kika 将 TF Mobile 部署到移动端的过程中，除了 CPU 占用偏高，还有由于 TF Mobile 内存管理与内存保护设计的问题，导致： 内存保护机制不完善，在实际内存不是很充足的情况（尤其对于部分低端机型以及在内存消耗较大的应用...如何应对 op 缺失的情况 对于移动端用 TF Lite 部署最友好的开发姿势是在设计模型之处就了解当前的 TF Lite版本哪些 op 是缺失或者功能不完整的，然后在模型设计过程中： 尽量避免使用这些...补充的方式有两种： 直接开发一个全新的 op； 在 TF Lite 之外的上层 api 中实现 (此时可能需要拆解模型)。 两种方式各有优劣，具体的需要根据功能的复杂度和业务逻辑决定。...模型拆分 1) 原因 需要模型拆分的原因一般有 3 个： 训练时用流程控制的方式（如 batch）一次性跑完多个样本，但在 Inference 的过程中，需要用到单步运行； 某些 op 不支持，需要在
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