前几天看到一篇综述解读，来源于水生态健康： 微生物生态学中的多变量分析 里面一个表感觉比较有意思：统计了100多年应用各种统计方法的文章比例。...我搜索的条件（数据库，文章类型）比原文还严格，但是得到的文章数远远高于他的结果。...但是PCA数量/比例最多这一规律是一致的。而其他方法使用比例都很低。我也做了一下CA分析，结果如图。 原文中不同方法能分得比较开，细菌和微生物关键词会聚到一起。...而我的结果中不同物种类型分得很开，分析方法则比较集中，离细菌比较近。其中DCA，PCA，CCA，Mantel区分不开。看来不同物种分析方法差距还是比较大的。...点分享 点点赞 点在看 一个环境工程专业却做生信分析的深井冰博士，深受拖延症的困扰。想给自己一点压力，争取能够不定期分享学到的生信小技能，亦或看文献过程中的一些笔记与小收获，记录生活中的杂七杂八。
/) 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。...查看本文最后的链接资源以获取更多详细信息。 Saver 可以处理图的元数据和变量数据的保存和加载（又称恢复）。它需要知道的唯一的事情是：需要使用哪个图和变量？...你可以简单理解为权重被保存到 .chkp.data 文件中，你的图和元数据被保存到 .chkp.meta 文件中。...恢复操作和其它元数据 一个重要的信息是，Saver 将保存与你的图相关联的任何元数据。这意味着加载元检查点还将恢复与图相关联的所有空变量、操作和集合（例如，它将恢复训练优化器）。...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。
在 C# 中，有不同类型的变量（用不同的关键字定义），例如： int - 存储整数（没有小数点的整数），如 123 或 -123 double - 存储浮点数，有小数点，如 19.99 或 -19.99...(x + y + z); 您还可以在一行上为多个变量赋相同的值： int x, y, z; x = y = z = 50; Console.WriteLine(x + y + z); 在第一个示例中，我们声明了三个...int 类型的变量（x、y 和 z），并为它们赋了不同的值。...在第二个示例中，我们声明了三个 int 类型的变量，然后将它们都赋予了相同的值 50。 C# 标识符 所有的 C# 变量都必须使用唯一的名称来标识。 这些唯一的名称被称为标识符。...： 名称可以包含字母、数字和下划线字符（_） 名称必须以字母或下划线开头 名称应以小写字母开头，不能包含空格 名称区分大小写（myVar 和 myvar 是不同的变量） 保留字（如 C# 关键字，如 int
目录 EMA定义 EMA原理理解 ckpt和pb保存不同的原因 参考 EMA定义与原理 EMA（ExponentialMovingAverage），也就是我们常说的滑动平均模型，一般在采用SGD（随机梯度下降...）训练的时候，都会用他来提高我们在测试数据的表现，我们从[1]结合tensorflow提供的api来说一下他的定义： Tensorflow提供了tf.train.ExponentialMovingAverage...经过上面那个例子，我们也可以明白decay决定了模型更新的速度，decay越大模型越趋于稳定（稳定的意思就是和上一次更新的权重值相差不大），在实际应用中，decay一般会设成非常接近1的数（比如0.999...ckpt和pb保存不同的原因 众所周知，pb权重是由ckpt转换而来，他们的表现理论上是一致的，那我们的EMA终究是怎么干扰了我们ckpt的表现呢？...），我们读取的将会是我们本来最后一次准备更新的权重，而不是我们的影子变量，也正是因为这个重命名机制从而导致了我们的ckpt和pb表现不同的关键。
，tensorflow在训练过程中，通常不会将权重数据保存的格式文件里（这里我理解是模型文件），反而是分开保存在一个叫checkpoint的检查点文件里，当初始化时，再通过模型文件里的变量Op节点来从checkoupoint...首行它先加载模型文件，再从checkpoint文件读取权重数据初始化到模型里的权重变量，再将权重变量转换成权重 常量 （因为 常量 能随模型一起保存在同一个文件里），然后再通过指定的输出节点将没用于输出推理的...训练时，给Saver用于保存权重、偏置等变量值。这时用于模型恢复变量值。 5、output_node_names：（必选）输出节点的名字，有多个时用逗号分开。...用于指定输出节点，将没有在输出线上的其它节点剔除。 6、restore_op_name：（可选）从模型恢复节点的名字。升级版中已弃用。...变量黑名单，用于指定不用恢复值的变量，用逗号分隔多个变量名字。
= 'vgg_16/fc7/weights' #要读取权重的变量名 reader = pywrap_tensorflow.NewCheckpointReader(file_name) var_to_shape_map...) #恢复这些变量 sess.run(tf.assign(self....、fc7中的权重reshape赋给faster-rcnn中的fc6、fc7 我的理解：faster rcnn的网络继承了分类网络的特征提取权重和分类器的权重，让网络从一个比较好的起点开始被训练，有利于训练结果的快速收敛...补充知识：TensorFlow:加载部分ckpt文件变量&不同命名空间中加载模型 TensorFlow中，在加载和保存模型时，一般会直接使用tf.train.Saver.restore()和tf.train.Saver.save...例子：Faster-RCNN中，模型加载vgg16.ckpt，需要利用pywrap_tensorflow读取ckpt文件中的参数 from tensorflow.python import pywrap_tensorflow
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...0.6 # 创建权重变量 weight = tf.Variable(tf.random_normal([1, 1], mean=1.0, stddev=0.1), name="weight...summery = sess.run(merged) # 每次收集到的值添加到文件中 file_write.add_summary(summery, i)...summery = sess.run(merged) # 每次收集到的值添加到文件中 file_write.add_summary(summery, i)...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, ".
使用 tf.train.saver()保存模型时会产生多个文件，会把计算图的结构和图上参数取值分成了不同的文件存储。这种方法是在TensorFlow中是最常用的保存方式。...ckpt.data ： 保存模型中每个变量的取值 但很多时候，我们需要将TensorFlow的模型导出为单个文件（同时包含模型结构的定义与权重），方便在其他地方使用（如在Android中部署网络）。...我们知道，graph_def文件中没有包含网络中的Variable值（通常情况存储了权重），但是却包含了constant值，所以如果我们能把Variable转换为constant，即可达到使用一个文件同时存储网络架构与权重的目标...通过 saver.restore 从模型中恢复图中各个变量的数据 通过 graph_util.convert_variables_to_constants 将模型持久化 下面的CKPT 转换成 PB...-通过 saver.restore 从模型中恢复图中各个变量的数据 -通过 graph_util.convert_variables_to_constants 将模型持久化 """ import tensorflow
最近在学习tensorflow自带的量化工具的相关知识，其中遇到的一个问题是从tensorflow保存好的ckpt文件或者是保存后的.pb文件(这里的pb是把权重和模型保存在一起的pb文件)读取权重，查看量化后的权重是否变成整形...(1) 从保存的ckpt读取变量的值(以读取保存的第一个权重为例) from tensorflow.python import pywrap_tensorflow import tensorflow....pb文件读取变量的值(以读取保存的第一个权重为例) import tensorflow as tf from tensorflow.python.framework import graph_util...，允许您检查ckeckpoint中是否存在相关的变量。...NumPy数组 正常使用方法是先恢复一个张量，然后用恢复的张量初始化你自己的变量： In [60]: def recover_var(reader, var_name): recovered_var
其他时候，即使你没有遇到不可预见的错误，你也可能只是想要恢复一种新实验的训练的特殊状态，或者从一个给定的状态中尝试不同的事情。 这就是为什么你需要检查点！ 但是，等等，还有一个很重要的原因。...在FloydHub中保存和恢复 现在，让我们研究FloydHub上的一些代码。.../tf_mnist_cnn_jupyter.ipynb TensorFlow提供了不同的保存和恢复检查点的方法。...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。...(通常是一个循环的次数)，我们定义了检查点的频率(在我们的例子中，指的是在每个epoch结束时)和我们想要存储的信息(epoch，模型的权重，以及达到的最佳精确度):
它们通常存储在与拓扑结构相同的文件夹中。...: 描述的Graph中序列化得到的图，由Protocol Buffer组成； SaverDef: 图的Saver信息，例如最多同时保存的checkpoint数量，需要保存的Tensor名字等，不保存Tensor...meta graph，恢复图中变量，通过SavedModelBuilder保存可部署的模型 saver = tf.train.import_meta_graph("{}.meta...在序列标注的任务中，这里的method_name是"tensorflow/serving/predict" """ # 定义模型的输入输出，建立调用接口与...session中的变量， 输出对应的原图的定义，这个函数假设保存的变量已经被初始化；
但是我们通常只想复用原模型中的部分内容，一个简单的方法是配置Saver只保存原模型部分变量，例如下面只保存隐藏层的1，2，3层。 ?...，接下来创建一个saver保存只包含这些1到3隐藏层的变量，创建另外一个Saver保存整个模型。...最后我们重新开启一个session，并初始化所有变量，restore需要的1到3隐藏层的变量，利用这些变量在新任务上训练模型并保存。...2.3 从其他框架复用 如果已经使用另一个框架训练了模型，你会需要手动导入权重，然后将它分配给合理的变量。下面例子展示了如何使用从另一个框架训练的模型的第一个隐藏中复制权重和偏差。 ?...通常来说训练一个新的DNN，将模型的权重冻结是一个很好的做法，如果浅层权重固定了，那么深层权重会变得容易训练。为了在训练阶段冻结浅层网络，最简单的方法是给训练的优化器一个除了浅层网络变量的变量列表。
会话（Session） 在 TensorFlow 中，所有不同的变量和运算都是储存在计算图。所以在我们构建完模型所需要的图之后，还需要打开一个会话（Session）来运行整个计算图。...常量定义后值和维度不可变，变量定义后值可变而维度不可变。在神经网络中，变量一般可作为储存权重和其他信息的矩阵，而常量可作为储存超参数或其他结构信息的变量。 1....这允许来自不同公司和团队的人们保存、恢复和发送他们的模型参数给别人。 默认情况下，梯度更新（在所有神经网络中应用）将应用到计算图中的所有变量。实际上，变量是你希望调整以最小化损失函数的东西。...参数存储与加载 在基础部分中，最后还介绍了模型参数的保存与恢复。...一般该文件目录下会有三个文件，第一个 model.ckpt.meta 保存了 TensorFlow 计算图的结构，第二个 model.ckpt 文件保存了 TensorFlow 中每一个变量的取值，而最后一个
所以在调用 run() 执行表达式之前, 它并不会真正执行赋值操作. 通常会将一个统计模型中的参数表示为一组变量. 例如, 你可以将一个神经网络的权重作为某个变量存储在一个 tensor 中....保存和加载 最简单的保存和恢复模型的方法是使用tf.train.Saver对象。构造器给graph的所有变量，或是定义在列表里的变量，添加save和restoreops。...其中每一个变量都以变量创建时传入的名称被保存。 有时候在检查点文件中明确定义变量的名称很有用。...举个例子，你也许已经训练得到了一个模型，其中有个变量命名为"weights"，你想把它的值恢复到一个新的变量"params"中。 有时候仅保存和恢复模型的一部分变量很有用。...注意： 如果需要保存和恢复模型变量的不同子集，可以创建任意多个saver对象。同一个变量可被列入多个saver对象中，只有当saver的restore()函数被运行时，它的值才会发生改变。
会话（Session） 在 TensorFlow 中，所有不同的变量和运算都是储存在计算图。所以在我们构建完模型所需要的图之后，还需要打开一个会话（Session）来运行整个计算图。...常量定义后值和维度不可变，变量定义后值可变而维度不可变。在神经网络中，变量一般可作为储存权重和其他信息的矩阵，而常量可作为储存超参数或其他结构信息的变量。 1....这允许来自不同公司和团队的人们保存、恢复和发送他们的模型参数给别人。 默认情况下，梯度更新（在所有神经网络中应用）将应用到计算图中的所有变量。实际上，变量是你希望调整以最小化损失函数的东西。...接下来将显示 TensorBoard 页面，如下所示： 参数存储与加载 在基础部分中，最后还介绍了模型参数的保存与恢复。...一般该文件目录下会有三个文件，第一个 model.ckpt.meta 保存了 TensorFlow 计算图的结构，第二个 model.ckpt 文件保存了 TensorFlow 中每一个变量的取值，而最后一个
那为什么需要变量共享呢？ 假设我们创建了一个双层神经网络，之后我们想不同的模型输入能共享模型的权重参数。我们先看看正常情况下会发生什么？...TensorFlow的中tf.get_collection可以用于获取特定运算字体中变量。...3. tf.train.Saver() 实验管理主要指的是能保存模型的参数，以便遇到机器奔溃等情况，模型能从之前的保存的参数中继续训练，而不是重新开始。这对于在大数据集上、复杂模型的训练十分有效。...为了当模型奔溃时能从特定时间步的参数恢复重新训练，我们需要定期地对模型参数进行保存。tf.train.Saver()类允许我们将计算图的权重变量保存到二进制文件中。 ?...中，运算图变量保存的时间步被称为一个checkpoint。
在 TF 1.x 中，使用tf.Variable创建的变量将被放在默认图中，并且仍可以通过其名称恢复。...TF 2.0 支持以多种模式保存和恢复模型： 仅模型架构（Keras） 仅模型权重（Keras） 整个模型：… 分别加载和保存架构和权重 在某些用例中，将模型创建和模型初始化步骤分离是有意义的。...对于从配置对象生成模型的逆用例，… 加载和保存权重 在 Python API 中，tensorflow.keras使用 NumPy 数组作为权重交换的单元。...API 从任何检查点加载权重并将其用于评估： model.load_weights(checkpoint_path) ... 手动保存和恢复权重 模型权重也可以保存在检查点文件中。...TF 还可以保存和恢复整个模型，包括权重，变量，参数和模型的配置。
evaluation（）计算网络的精度。 ? 为TensorBoard定义一个summary操作函数 (更多介绍可参见前文). ? 生成一个保存对象以保存模型在检查点的状态（更多介绍可参见前文）。...开始TensorFlow会话并立即初始化所有变量。 然后我们创建一个汇总编辑器，使其定期将日志信息保存到磁盘。 ? 这些行负责生成批输入数据。...当训练模型需要较长的时间，有一个简单的方法来保存你的进度的快照。 这允许您以后回来并恢复模型在完全相同的状态。...通过定义一个汇总操作告诉TensorFlow收集某些张量（在本例中logits，loss和accuracy）的摘要信息。汇总操作的其他参数就只是一些想要添加到总结的标签。 有不同种类的汇总操作。...在TensorFlow会话的初始化期间，创建一个摘要写入器，摘要编入器负责将摘要数据实际写入磁盘。在摘要写入器的构造函数中，logdir是日志的写入地址。
二，从ckpt进行加载 使用tf.train.saver()保持模型的时候会产生多个文件，会把计算图的结构和图上参数取值分成了不同文件存储，这种方法是在TensorFlow中最常用的保存方式： import...加载到当前默认的图来使用 ckpt.data是保存模型中每个变量的取值 方法一， tensorflow提供了convert_variables_to_constants()方法，改方法可以固化模型结构，...从模型中恢复图中各个变量的数据 4，通过graph_util.convert_variables_to_constants将模型持久化 import tensorflow as tf from tensorflow.python.framework...训练时，给Saver用于保存权重、偏置等变量值。这时用于模型恢复变量值。 5、output_node_names：（必选）输出节点的名字，有多个时用逗号分开。...用于指定输出节点，将没有在输出线上的其它节点剔除。 6、restore_op_name：（可选）从模型恢复节点的名字。升级版中已弃用。
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