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...graph.pbtxt: 这其实是一个文本文件，保存了模型的结构信息，部分信息如下所示： node_def { name: "FixedLengthRecordDataset/input_pipeline_task10...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"...不过没关系，下次重新训练时，会自动从上次的断点继续训练而不用重新训练了。后面两项则表示已经保存的所有断点路径。...model.ckpt-*.data-*: 保存了模型的所有变量的值，TensorBundle集合。
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。...predict: %d, actual: %d" % (np.argmax(scores, 1), np.argmax(batch_ys, 1))) 需要注意，load函数中第二个参数是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。
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...（框架） 有时候我们只对模型的架构感兴趣，而无需保存权重值或者是优化器，在这种情况下，可以仅仅保存模型的配置 模型的整体的架构情况，返回一个json数据，就是一个模型的架构 json_config=model.to_json...，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
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。
解决TensorFlow中的FailedPreconditionError：未初始化的变量 摘要 大家好，我是默语，擅长全栈开发、运维和人工智能技术。...引言 在使用TensorFlow进行深度学习模型开发时，FailedPreconditionError是一个常见的错误。它通常发生在尝试使用未初始化的变量时。...这篇文章旨在帮助您理解这个错误的原因，并提供详细的解决方案和代码示例，以确保您的模型能够顺利运行。...正文内容 什么是FailedPreconditionError FailedPreconditionError是TensorFlow中的一个异常，表明您正在尝试使用尚未初始化的变量。...希望这些技巧能帮助您在使用TensorFlow进行深度学习开发时更加顺利。
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。 ? ? ? ?
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
所以，我不仅帮TA解决了issue，还要以此为样本，与大家分享下一些提issue时的注意事项。 首先，我们先解决OpenCV加载模型的问题。...使用OpenCV加载模型 OpenCV在3.0的版本时引入了一个dnn模块，实现了一些基本的神经网络模型layer。在最新的4.5版本中，dnn模块使用函数 readNet 实现模型加载。...不过根据官方解释，OpenCV不支持TensorFlow所推荐的模型保存格式 saved_model 。所以在加载模型之前，模型需要首先被冻结。...冻结网络 在之前的文章“TensorFlow如何冻结网络模型”中介绍过了冻结网络的具体含义以及原理。但是在TensorFlow2中网络冻结似乎被弃用了，文中提到的冻结脚本也无法使用。...幸运的是，网络冻结的原理仍然有效，而且OpenCV作者提供了一小段示例样本展示了冻结网络的方法如下： import tensorflow as tf from tensorflow.python.framework.convert_to_constants
但是，由于训练模型时使用的是2.X版本的tensorflow库（且用的是keras的框架），所以训练模型后保存的是SavedModel格式的神经网络模型文件——就是包含3个.pb格式文件，以及assets...之所以会这样，应该是因为我当初训练这个神经网络模型时，用的是tensorflow中keras模块的Model，所以导致加载模型时，就不能用传统的加载SavedModel格式模型的方法了（可能是这样）。...最后，就可以通过tf.io.write_graph()函数，将冻结图写入指定的目录中，输出文件名为frozen_graph.pb，as_text = False表示以二进制格式保存这个模型（如果不加这个参数...代码末尾，还有一段注释的部分——如果取消注释，将以文本格式保存冻结图，也就是.pbtxt文件。因为我们只要.pb文件就够了，所以就不需要这段代码了。 ...除此之外，再给出另一个版本的转换代码；这个代码其实和前述代码的含义差不多，如果前述代码不能执行，大家可以再尝试尝试下面这个。
2.2 复用tensorflow模型 前面训练模型时，我们用restore将模型进行了保存。 ?...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。...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。...最后一行运行前面定义的训练操作（隐藏层1，2），并把二个隐藏层的批量输出喂给模型作为整个模型输出中隐藏层1，2的输出，由于我们已经提供了隐藏1，2的输出，因此模型不会再尝试评估它。
实际上，写得好的 TensorFlow 模型无需任何额外配置，一启动就可以调用所有核的资源。 但这个工作流程有个非常明显的缺点：只要你在构建图时没提供任何输入来运行这个图，你就无法判断它是否会崩溃。...首先，我们谈到加载模型时我们真正的意思是什么？当然，为了实现这一点，我们需要先训练和保存模型。...为了加载以这种方式保存的模型，首先要通过 tf.train.import_meta_graph()（参数是扩展名为 .meta 的文件）还原图。...关于 TensorFlow 代码的单元测试问题也让我困扰已久：当不需要执行构建图的一部分（因为模型尚未训练所以其中有未初始化的张量）时，我不知道应该测试些什么。...tf.AUTO_REUSU 是可训练变量，可以重新编译库和其他不好的东西。这部分的最后一点是简要介绍我通过错误和尝试方法学到的一些小细节。
在上一张幻灯片中，我们在github项目中提供了一个脚本，它包含了导出tensorflow模型，构建和构建tensorRT引擎，以及序列化和保存引擎到硬盘的步骤。...具体的某个GraphDef所定义的网络中的变量的值，是保存在运行中的TensorFlow任务的内存中的，或者保存在磁盘上的checkpoint文件里。...TensorFlow提供了一个Python模块来为我们完成冻结过程。 在本页幻灯片的最下面，我们给你展示了就用一行Python代码，就完成对图的冻结，即给它存储变量值为常数的过程。...当将冻结的图序列化后的二进制输出，保存到磁盘上的时候，通常我们叫这个为冻结图文件，或者其他的类似叫法。这个文件将用作后续的转换脚本输入用。 ?...在转换为tensorRT时，我们必须指定输出节点的名称，定义我们想要优化的图形（graph）部分。
/usr/bin/env/python 2 # coding=utf-8 3 import tensorflow as tf 4 import numpy as np 5 6 input_ids
如果你在工作结束时不检查你的训练模式，你将会失去所有的结果！简单来说，如果你想使用你训练的模型，你就需要一些检查点。 FloydHub是一个极其易用的深度学习云计算平台。...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...短期训练制度(几分钟到几小时) 正常的训练制度(数小时到一整天) 长期训练制度(数天至数周) 短期训练制度 典型的做法是在训练结束时，或者在每个epoch结束时，保存一个检查点。...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。...)，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):
考虑到这一点，我们直接选择TFLite, 尝试创建一个简单的应用程序，做一个技术介绍。...TensorFlow for Poets 2：谷歌的TFLite教程，重新训练识别花卉的模型。 这些示例和教程更侧重于使用预先训练的模型或重新训练现有的模型。但是用户自己的模型呢？...作一个简单的修正，将其移出，这样当我们训练此模型时，图形将包含此图层。 显然有更好的方法来修改它，但这是编辑现有MNIST脚本的简单方法。...这里有完整的mnist.py文件供您参考。 要训练模型，在模型项目根目录下请运行以下命令。在我的17年Macbook Pro上，这需要约1-2小时。...在TensorFlow格式之间转换： github文档中，对GraphDef(.pb)、FrozenGraphDef(带有冻结变量的.pb)、SavedModel(.pb - 用于推断服务器端的通用格式
1）、训练时shape不匹配问题。 2）、预测时shape不匹配问题。...同时这也是迁移学习的思想，因为神经网络主干特征提取部分所提取到的特征是通用的，我们冻结起来训练可以加快训练效率，也可以防止权值被破坏。 在冻结阶段，模型的主干被冻结了，特征提取网络不发生改变。...没有好的参数调节能力和算力，无法使得网络正常收敛。 如果一定要从0开始，那么训练的时候请注意几点： 不载入预训练权重。 不要进行冻结训练，注释冻结模型的代码。...同时这也是迁移学习的思想，因为神经网络主干特征提取部分所提取到的特征是通用的，我们冻结起来训练可以加快训练效率，也可以防止权值被破坏。 在冻结阶段，模型的主干被冻结了，特征提取网络不发生改变。...没有好的参数调节能力和算力，无法使得网络正常收敛。 如果一定要从0开始，那么训练的时候请注意几点： 不载入预训练权重。 不要进行冻结训练，注释冻结模型的代码。
全部变量初始化 tf.global_variables_initializer() 将在其创建时查看全局图并自动将依赖关系添加到图中的每个 tf.initializer。...当我们在之后使用 sess.run(init) 对它求值时，它会告诉每个初始化程序执行变量初始化，并允许我们运行 sess.run(count_variable) 而不出错。...取而代之的是 tf.global_variables_initializer() 来自TensorFlow 文档的重要说明： tf.initialize_all_variables(): THIS...(var) except tf.errors.FailedPreconditionError: uninit_vars.append(var) init_new_vars_op...= tf.initialize_variables(uninit_vars) ---- [1] 令人困惑的TensorFlow！
耗时 耗时是为了测试图像进行分类特征提取时所用的时间，包括图像预处理时间和模型预测时间的总和。...flask 开启 debug 模式，启动服务时，dubug 模式会开启一个 tensorflow 的线程，导致调用 tensorflow 的时候，graph 产生了错位。...因此，通过保存包含所有模型的全局会话并将其设置为在每个线程中由keras使用，可以解决问题。...测试了一下好像不行 Q2：无法启动服务，CRITICAL WORKER TIMEOUT 当使用 gunicorn 启动 flask 服务时，查看服务器状态和日志文件发现一直在尝试启动，但是一直没有成功。...~~~: https://www.cnblogs.com/svenwu/p/10189557.html [5] tensorflow - GCP ML-engine FailedPreconditionError
这个方法使得开发者既能够使用 TensorFlow 的众多功能来快速构建模型，同时也可以在执行推理时使用 TensorRT 获得强大的优化能力。...如果你尝试过在之前的 TensorFlow 模型中使用 TensorRT，你应该知道，要想使用某些不受支持的 TensorFlow 层，必须手动导入，这在某些情况下可能会耗费大量时间。...这个用于优化 TensorRT 的新加入的 TensorFlow API，以冻结的 TensorFlow 图为输入，针对该子图进行优化，最后将优化过的推理子图发送回 TensorFlow 中。...Create_inference_graph 函数将冻结住的 TensorFlow 图作为输入，返回一个经过 TensorRT 节点优化过的图。...这一步的输出为一个可以被 TensorFlow 执行的冻结图。
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