在TensorFlow2.0中使用SavedModels时,是否可以从中间层访问激活?例如,使用其中一个模型:,我可以运行,例如,
model = tf.saved_model.load('faster_rcnn_inception_v2_coco_2018_01_28/saved_model我希望能够访问输出层以外的其他层,但似乎没有任何Tensorflow 2.0的文档来说明如何做到这一点。下载的模型还包括检查点文件,但似乎也<
这个问题背后的动机是,我使用Matterport的MaskRCNN保存了一个Keras模型,并且在tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint()中非常明确地将save_weights_only没有多少代码可以继续,但就是这样:
我有几个模型以.h5格式保存,但在以h5格式保存模型权重时从未调用过tf.get_session()。with tf.session() as s
我用python保存了一个tensorflow.keras模型,需要在C# / Tensorflow.NET 0.15中使用 var net = tf.keras.models.load_model(net_name)似乎没有实现 var session = tf.Session.LoadFromSavedModel(net_name);
var graph = sess.graph; 似乎可以工作,但我有一个会话/图,而不是keras</e
我有一个经过训练的keras模型,我想将它保存到一个协议缓冲区(.pb)文件中。当我这样做并加载模型时,预测是错误的(并且与原始模型不同),权重也是错误的。下面是模型类型:> keras.engine.training.Model
下面是我用来冻结并保存到.pb文件中的代码。from keras import backend as