首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何使用ckpt数据模型到tensorflow iOS的例子?

使用ckpt数据模型到TensorFlow iOS的例子可以通过以下步骤实现:

  1. 首先,确保你已经安装了TensorFlow和TensorFlow iOS库,并且已经配置好了iOS开发环境。
  2. 将ckpt数据模型转换为TensorFlow的SavedModel格式。使用以下命令将ckpt模型转换为SavedModel格式:tensorflow.python.tools.freeze_graph \ --input_graph=model.ckpt.meta \ --input_checkpoint=model.ckpt \ --output_graph=saved_model.pb \ --output_node_names=output_node

这将生成一个名为saved_model.pb的文件,其中包含了模型的图结构和参数。

  1. 创建一个iOS项目,并将saved_model.pb文件添加到项目中。
  2. 在Xcode中,使用TensorFlow iOS库加载SavedModel并进行推理。以下是一个简单的示例代码:import TensorFlowLite

// 加载SavedModel

guard let modelPath = Bundle.main.path(forResource: "saved_model", ofType: "pb") else {

代码语言:txt
复制
   fatalError("模型文件不存在")

}

let model = try? Interpreter(modelPath: modelPath)

// 准备输入数据

let inputTensor = try? model?.input(at: 0)

// 设置输入数据

// 进行推理

try? model?.invoke()

// 获取输出结果

let outputTensor = try? model?.output(at: 0)

// 处理输出结果

代码语言:txt
复制

请注意,这只是一个简单的示例代码,实际使用时可能需要根据模型的输入和输出进行适当的调整。

  1. 构建并运行iOS应用程序,验证模型在iOS设备上的推理结果。

对于TensorFlow iOS的更多详细信息和示例代码,你可以参考腾讯云的TensorFlow iOS SDK文档

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

tensorflow使用freeze_graph.py将ckpt转为pb文件方法

pb时候使用 saver = tf.train.Saver() with tf.Session() as sess: saver.restore(sess, model_path)...首行它先加载模型文件,再从checkpoint文件读取权重数据初始化模型里权重变量,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),然后再通过指定输出节点将没用于输出推理...保存模型和权限时,Saver也可以自身序列化保存,以便在加载时应用合适版本。主要用于版本不兼容时使用。可以为空,为空时用当前版本Saver。...tf.train.write_graph方法保存 –input_checkpoint=model.ckpt.1001 \ 注意:这里若是r12以上版本,只需给.data-00000….前面的文件名...meta文件 到此这篇关于tensorflow使用freeze_graph.py将ckpt转为pb文件方法文章就介绍这了,更多相关tensorflow ckpt转为pb文件内容请搜索ZaLou.Cn

2.1K10

如何使用TensorFlow mobile部署模型移动设备

下一代由深度学习驱动手机 app 将可以学习并为你定制功能。一个很显著例子是「Microsoft Swiftkey」,这是一个键盘 app, 能通过学习你常用单词和词组来帮助你快速打字。...幸运是,在移动应用方面,有很多工具开发成可以简化深度学习模型部署和管理。在这篇文章中,我将阐释如何使用 TensorFlow mobile 将 PyTorch 和 Keras 部署移动设备。...用 TensorFlow mobile 部署模型安卓设备分为三个步骤: 将你训练模式转换到 TensorFlow 在安卓应用中添加 TensorFlow mobile 作为附加功能 在你应用中使用...如果你使用是 Keras,你可以跳到 “将 Keras 模式转成 TensorFlow 模式”章节。 首先我们要做是将我们 PyTorch 模式参数转成 Keras 中同等参数。...使用上述代码,你能轻松导出你训练 PyTorch 和 Keras 模型 TensorFlow

1.1K50

如何使用 TensorFlow mobile 将 PyTorch 和 Keras 模型部署移动设备

一个很显著例子是「Microsoft Swiftkey」,这是一个键盘 app, 能通过学习你常用单词和词组来帮助你快速打字。...幸运是,在移动应用方面,有很多工具开发成可以简化深度学习模型部署和管理。在这篇文章中,我将阐释如何使用 TensorFlow mobile 将 PyTorch 和 Keras 部署移动设备。...用 TensorFlow mobile 部署模型安卓设备分为三个步骤: 将你训练模式转换到 TensorFlow 在安卓应用中添加 TensorFlow mobile 作为附加功能 在你应用中使用...如果你使用是 Keras,你可以跳到 “将 Keras 模式转成 TensorFlow 模式”章节。 首先我们要做是将我们 PyTorch 模式参数转成 Keras 中同等参数。...使用上述代码,你能轻松导出你训练 PyTorch 和 Keras 模型 TensorFlow

3.5K30

iOS 如何高效使用多线程

写在前面 多线程技术在移动端开发中应用广泛,GCD 让 iOS 开发者能轻易使用多线程,然而这并不意味着代码就一定高效和可靠。...深入理解其原理并经常结合业务思考,才能在有限线程控制 API 中最大化发挥并发编程能力,也能轻易察觉代码可能存在安全问题并优雅解决它。...二、多线程优化思路 在移动端开发中,因为系统复杂性,开发者往往不能期望所有线程都能真正并发执行,而且开发者也不清楚 XNU 何时切换内核态线程、何时进行线程调度,所以开发者要经常考虑线程调度情况...不管如何,可以确定是这里过多线程失去了意义,并没有保证所有的任务都能并发执行,并且会有大量线程切换。所以在开发中可以控制一下线程数量,达到优化性能目的。...常用锁有互斥锁、读写锁、空转锁,通常情况下,iOS 开发中互斥锁pthread_mutex_t、dispatch_semaphore_t,读写锁pthread_rwlock_t就能满足大部分需求,并且性能不错

1.7K30

如何将自己开发模型转换为TensorFlow Lite可用模型

这是我创建一张图表,展示了如何从一个转换到另一个,一步一步解释这中间涉及东西。 ? 从MNIST训练脚本中,我们得到文本可读形式(.pbtxt)Graph Def、检查点和保存图形。...您应该能够像任何.pb文件一样使用它。 我强烈建议使用Tensorboard来检查图表。请参考附录了解如何导入和使用它。 审查.pbtxt图,我们看到: ?...在我们例子中,它是model.ckpt-48000 Input binary选项是false,因为我们传递是.pbtxt文件而不是.pb(在这种情况下,它应该是true)。...尽管令人兴奋,但并没有太多例子或文档。如果您希望获得先机,可以深入实际TensorFlow代码库。...在接下来文章中,我们将切换到移动开发并看看如何使用我们新近转换mnist.tflite文件在Android应用程序中检测手写数字。

3K41

ensorFlow 智能移动项目:6~10

在您移动应用中使用模型。 总结 在本章中,我们首先讨论了由现代端端深度学习支持图像字幕如何工作,然后总结了如何使用 TensorFlow im2txt 模型项目训练这种模型。...之后,我们展示了有关如何使用模型构建 iOS 和 Android 应用以及如何使用模型 LSTM RNN 组件进行新序列推断详细教程。...也许我们现在应该对接近 60% 正确率感到满意,并看看如何iOS 和 Android 上使用 TensorFlow 和 Keras 训练模型-我们可以在以后继续尝试改进模型,但是,了解使用 TensorFlow...最后,我们介绍了如何冻结模型并在 iOS 和 Android 上使用它们,并使用自定义 TensorFlow 库修复了 iOS 上可能出现运行时错误。...然后,我们冻结了该模型,并详细介绍了如何构建 iOS 和 Android 应用以使用该模型,以及如何使用基于模型 AI 玩 Connect4。

1.7K20

tensorflow学习笔记(三十四):Saver(保存与加载模型)

Saver tensorflow Saver 对象是用于 参数保存和恢复如何使用呢? 这里介绍了一些基本用法。...官网中给出了这么一个例子: v1 = tf.Variable(..., name='v1') v2 = tf.Variable(..., name='v2') # Pass the variables...这里使用了三种不同方式来创建 saver 对象, 但是它们内部原理是一样。我们都知道,参数会保存到 checkpoint 文件中,通过键值对形式在 checkpoint中存放着。...中v2值restorev1 中,v1值restorev2中,我们该怎么做?...: save时, 表示:variable值应该保存到 checkpoint文件中哪个 key下 restore时,表示:checkpoint文件中key对应值,应该restore哪个variable

1.4K80

Tensorflow加载预训练模型特殊操作

在前面的文章【Tensorflow加载预训练模型和保存模型】中介绍了如何保存训练好模型,已经将预训练好模型参数加载到当前网络。这些属于常规操作,即预训练模型与当前网络结构命名完全一致。...本文介绍一些不常规操作: 如何只加载部分参数? 如何从两个模型中加载不同部分参数? 当预训练模型命名与当前定义网络中参数命名不一致时该怎么办?...) saver_2 .restore(sess, ckpt_path) 3 从参数名称不一致模型中加载参数 举个例子,例如,预训练模型所有的参数有个前缀name_1,现在定义网络结构中参数以name...那么使用如下示例代码即可加载: import tensorflow as tf def restore(sess, ckpt_path): vars = tf.trainable_variables(...如果不知道预训练ckpt中参数名称,可以使用如下代码打印: for name, shape in tf.train.list_variables(ckpt_path): print(name)

2.2K271

TensorFlow模型持久化~模型保存

运行一个结构复杂深层网络往往需要很长时间,当我们在应用模型实际生活中时,不可能每一次都重新训练模型。我们希望训练结果可以复用,也就是需要将训练得到模型持久化。...1 模型保存 下面用一个简单例子来说明如何通过tensorflow提供tf.train.Saver类载入模型: import tensorflow as tf #声明两个变量并计算他们和 a...Tensorflow提供了tf.train.NewCheckpointReader类查看保存变量信息,同时我们也可以使用封装好方法来简单查看当前结构下保存变量名以及其对应变量值: from tensorflow.python.tools.inspect_checkpoint...value,通过SSTable格式存储add_model.ckpt.data-00000-of-00001和add_model.ckpt.index文件中。...下面使用字典形式颠倒两个变量: import tensorflow as tf #声明两个变量并计算他们和 a = tf.Variable(tf.constant(1.0,shape = [1])

1.1K00

ios地图小例子和手势使用 供大家参考一下呦

最近做了一个小例子 做点笔记 供刚入职场菜鸟学习,也供自己记忆。...目标:在地图上加上标记  同时复习一下手势使用 效果图: 具体代码 导入框架:MapKit.framework 创建一个新类 继承NSObject  叫做MyAnnotation   并在后边加上<MKAnnotation...添加一个MApView @property(nonatomic,strong)MKAnnotationView *annotationView;//添加一个标记view @end //对mapView 响应设置并将它加到跟视图中...//添加一个标记 //创建手势实现长按能够加一个标记 - (void)viewDidLoad { [super viewDidLoad]; //对mapView 响应设置并将它加到跟视图中...//设置标记为传进来标记 显示气泡 大头针颜色 view.annotation = annotation; view.canShowCallout = YES;

83290

TensorFlow 智能移动项目:1~5

我们不会介绍复杂 iOS 编程; 我们将主要向您展示如何在我们 iOS 应用中使用 TensorFlow C++ API 来运行 TensorFlow 训练有素模型来执行各种智能任务。...在“在 iOS使用对象检测模型”部分,我们将了解如何iOS 设备上使用相同模型并绘制相同检测结果。...在 iOS使用对象检测模型 在上一章中,我们向您展示了如何使用 TensorFlow 实验性容器将 TensorFlow 快速添加到您 iOS 应用中。...如何iOS使用我们经过训练对象检测模型?...我们还提供了有关如何手动构建 TensorFlow iOS 库,使用该库创建新 iOS 应用以及如何iOS使用预先存在和经过重新训练 SSD MobileNet 和 Faster RCNN

4.4K20

Keras神经网络转到Android可用模型

Keras转TFLite需要三个过程, Keras 转 Tensorflow 固化 Tensorflow 网络 PB(Protocol Buffer) PB 转 TFLite Keras 网络构成 Keras...Tensorflow 网络构成 Tensorflow 常见描述网络结构文件是 ckpt,它有两个文件构成 model.ckpt model.ckpt.meta 新版本 Tensorflow Saver...会默认使用新格式保存,新格式文件是这几个 model.ckpt.data-00000-of-00001 model.ckpt.index model.ckpt.meta Tensorflow自从开源之后就经常有改动.../squeezenet_model.ckpt') CKPT freeze PB ckpt网络结构和权重还是分开 需要先固化PB,才能继续转成 tflite。...也就是说这两个参数必须在查看网络之后才能确定 下面给出如何查看网络方法 查看PB网络结构 在tensorflow包下面,跟freeze_graph.py同个目录下有另一个脚本 import_pb_to_tensorboard.py

1.7K20

tensorflow实现将ckpt转pb文件方法

使用 tf.train.saver()保存模型时会产生多个文件,会把计算图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中是最常用保存方式。...ckpt.data : 保存模型中每个变量取值 但很多时候,我们需要将TensorFlow模型导出为单个文件(同时包含模型结构定义与权重),方便在其他地方使用(如在Android中部署网络)。...格式例子,是我训练GoogleNet InceptionV3模型保存ckpt转pb文件例子,训练过程可参考博客:《使用自己数据集训练GoogLenet InceptionNet V1 V2 V3模型...转换成 PB格式例子,是我训练GoogleNet InceptionV3模型保存ckpt转pb文件例子,训练过程可参考博客: 《使用自己数据集训练GoogLenet InceptionNet V1.../article/185206.htm 到此这篇关于tensorflow实现将ckpt转pb文件方法文章就介绍这了,更多相关tensorflow ckpt转pb文件内容请搜索ZaLou.Cn以前文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持

2.4K30

深度学习入门篇--手把手教你用 TensorFlow 训练模型

最近笔者终于跑通TensorFlow Object Detection APIssd_mobilenet_v1模型,这里记录下如何完整跑通数据准备模型使用整个过程,相信对自己和一些同学能有所帮助。...各个模型精度和计算所需时间如下。下面及介绍下如何使用Object Detection去训练自己模型。.../releases ),解压压缩包后,把protoc加入环境变量中: $ cd tensorflow/models $ protoc object_detection/protos/*.proto...然后,把这些标注xml文件,按训练集与验证集分别放置两个目录下,在Datitran提供了xml_to_csv.py脚本。这里只要指定标注目录名即可。...调用生成模型: 目录下本身有一个调用例子,稍微改造如下: import cv2 import numpy as np import tensorflow as tf from object_detection.utils

9.7K53

【实践操作】 在iOS11中使用Core ML 和TensorFlow对手势进行智能识别

这篇文章将带领你实现在你自己应用中使用深度学习来识别复杂手势,比如心形、复选标记或移动设备上笑脸。我还将介绍和使用苹果Core ML框架(iOS11中新框架)。 ?...在本教程结束时,我们将有一个设置,让我们可以选择完全自定义手势,并在iOS应用中非常准确地识别它们。 1.一个APP收集每个手势一些例子(画一些复选标记或者心形,等等)。...我们将使用TensorFlow,稍后会讲到。 3.这款APP可以使用自定义手势。记录用户在屏幕上动作,并使用机器学习算法来找出它们所代表手势。 ?...测试集目的是为了说明神经网络学习是如何对新数据进行归纳。 我选择把15%数据放在测试集中,如果你只有几百个手势例子,那么15%数字将是一个相当小数字。...: # Save a Core ML .mlmodel file from the TensorFlow checkpoint model.ckpt.

2.7K60

tensorflow学习笔记(五):变量保存与导入

如何使用tensorflow内置参数导出和导入方法:基本用法 如果你还在纠结如何保存tensorflow训练好模型参数,用这个方法就对了 The Saver class adds ops to save...#使用saver提供简便方法去调用 save op saver.save(sess, "save_path/file_name.ckpt") #file_name.ckpt如果不存在的话,会自动创建...restore值给override saver.restore(sess, "save_path/file_name.ckpt-???")...#会将已经保存变量值resotre变量中,自己看好要restore哪步 如何restore变量子集,然后使用初始化op初始化其他变量 #想要实现这个功能的话,必须从Saver构造函数下手 saver...sess,"file.ckpt") # train saver.save(sess,"file.ckpt") 参考资料 https://www.tensorflow.org/versions

64720

10分钟详解EMA(滑动平均)并解决EMA下ckpt权重与pb权重表现不一问题

今天用YunYangevaluate.py评估模型时候,意外发现用同样ckpt权重文件转换而成pb文件效果不一样,使用ckpt效果非常差,仔细研究后才发现是滑动平均(EMA)搞鬼,于是便重新重温了一下...)训练时候,都会用他来提高我们在测试数据表现,我们从[1]结合tensorflow提供api来说一下他定义: Tensorflow提供了tf.train.ExponentialMovingAverage...经过上面那个例子,我们也可以明白decay决定了模型更新速度,decay越大模型越趋于稳定(稳定意思就是和上一次更新权重值相差不大),在实际应用中,decay一般会设成非常接近1数(比如0.999...ckpt和pb保存不同原因 众所周知,pb权重是由ckpt转换而来,他们表现理论上是一致,那我们EMA终究是怎么干扰了我们ckpt表现呢?...这个要从tensorflow读取使用变量滑动平均值方式说起:tensorflow通过tf.train.ExponentialMovingAveragevariables_to_restore()函数获取变量重命名字典

2.7K20

TensorFlow实例: 手写汉字识别

TensorFlow下做高效地图像读取,基本图像处理,整个项目很简单,但其中有一些trick,在实际项目当中有很大好处, 比如绝对不要一次读入所有的 数据内存(尽管在Mnist这类级别的例子上经常出现...,这才注意原文中都是用numpy,会先把所有的数据放入内存,但这个不必须,无论在MXNet还是TensorFlow中都是不必 须,MXNet使用是DataIter,会在程序运行过程中异步读取数据...具体在tf如何做数据读取可以看看reading data in tensorflow http://link.zhihu.com/?...Data Augmentation 由于图像场景不复杂,只是做了一些基本处理,包括图像翻转,改变下亮度等等,这些在TensorFlow里面有现成api,所以尽量使用TensorFlow来做相关处理...Summary 综上,就是利用tensorflow做中文手写识别的全部,从如何使用tensorflow内部queue来有效读入数据,如何设计network, 如何做train,validation

4.3K50

使用TensorFlow甄别图片中时尚单品

使用TensorFlow甄别图片中时尚单品 MNIST数据集是一个经典机器学习数据集,该数据集由像素大小28*28手写数字图片构成,每一个图片都由该图片对应数字标记,经常用于实现用机器学习模型识别其中数字来完成对机器学习算法性能对标...以上5张图片是使用深度分类器实际进行5次预测,你可以看到5件衣服以及顶部使用数字标明衣服种类。实际标签依次为0、0、9、8、5,我们预测结果为0、0、9、8、5。...就实际进行一次预测结果来说,预测40004004一共5张图片衣服类型与它们标签完全一致,100%成功了。...事实上,深度分类器hidden_units参数对预测结果准确度有着莫大影响。该参数指定使用深度神经网络使用几层hidden layer以及每个layer有几个神经元。...你可以尝试改变该参数以取得更高准确率。我将在下一个例子使用tensorboard详细说明训练过程,以及参数将对训练结果造成怎样影响。

82050

TensorFlow入门 - 使用TensorFlow甄别图片中时尚单品

https://blog.csdn.net/Solo95/article/details/80067525 使用TensorFlow甄别图片中时尚单品 MNIST数据集是一个经典机器学习数据集...以上5张图片是使用深度分类器实际进行5次预测,你可以看到5件衣服以及顶部使用数字标明衣服种类。实际标签依次为0、0、9、8、5,我们预测结果为0、0、9、8、5。...就实际进行一次预测结果来说,预测40004004一共5张图片衣服类型与它们标签完全一致,100%成功了。...事实上,深度分类器hidden_units参数对预测结果准确度有着莫大影响。该参数指定使用深度神经网络使用几层hidden layer以及每个layer有几个神经元。...你可以尝试改变该参数以取得更高准确率。我将在下一个例子使用tensorboard详细说明训练过程,以及参数将对训练结果造成怎样影响。

45530
领券