来自model.ckpt.meta文件的Tensorflow视图图形
是指使用Tensorflow深度学习框架训练得到的模型的元数据文件。该文件包含了模型的计算图（Computational Graph），即模型的网络结构和参数信息。
Tensorflow是一个开源的机器学习框架，广泛应用于深度学习领域。它使用计算图来表示计算过程，其中节点表示操作，边表示数据流动。model.ckpt.meta文件记录了这个计算图的结构，包括各个操作节点和它们之间的连接关系。
通过查看model.ckpt.meta文件，可以了解模型的网络结构，包括输入层、隐藏层、输出层等组成部分。这对于理解模型的架构和参数设置非常有帮助。
Tensorflow提供了tf.train.import_meta_graph()函数来加载model.ckpt.meta文件，并还原计算图。通过这个函数，可以将模型的计算图导入到当前的Tensorflow会话中，进而进行模型的训练、推理或微调等操作。
Tensorflow还提供了一些相关的工具和库，用于可视化和分析模型的计算图。例如，TensorBoard是一个强大的可视化工具，可以展示模型的计算图、训练曲线、参数分布等信息，帮助开发者更好地理解和调试模型。
在腾讯云的云计算平台上，推荐使用TensorFlow Serving来部署和提供模型的在线服务。TensorFlow Serving是一个高性能的模型服务器，可以方便地将训练好的模型部署到生产环境中，支持高并发的模型推理请求。
腾讯云的相关产品包括云服务器（ECS）、云数据库（CDB）、云存储（COS）等，可以为Tensorflow模型的训练和部署提供强大的计算和存储能力。具体产品介绍和链接地址可以参考腾讯云官方网站。
相关·内容
我正在努力完善一个预先训练的盗梦空间V3网络。为了恢复最新的检查点，我遵循下面这个很好的答案：
我的代码是：
import tensorflow.compat.v1 as tf
with tf.Session() as sess:
saver = tf.train.import_meta_graph(f'{p}/model.ckpt.meta')
saver.restore(sess, f'{p}/model.ckpt')
路径p的内容
model.ckpt.index
model.ckpt.data-00000-of-00001
m
浏览 1提问于2020-10-23得票数 1
2回答
我正在使用TensorFlow v0.12训练分类CNN，然后使用经过训练的模型为新数据创建标签。
在培训脚本的末尾，我添加了以下代码行：
saver = tf.train.Saver()
save_path = saver.save(sess,'/home/path/to/model/model.ckpt')
培训结束后，文件夹中出现的文件有: 1.检查点；2. model.ckpt.data-00000-of-00001；3. model.ckpt.index；4. model.ckpt.meta
然后，我尝试使用.meta文件恢复模型。在之后，我在分类代码中添加了以下一行
浏览 5提问于2017-02-06得票数 6
回答已采纳
让我们从头开始。到目前为止，我自己已经在Tensorflow中创建并训练了小型网络。在训练期间，我保存了我的模型，并在我的目录中获得了以下文件：
model.ckpt.meta
model.ckpt.index
model.ckpt.data-00000-of-00001
稍后，我加载保存在network_dir中的模型以进行一些分类，并提取模型的可训练变量。
saver = tf.train.import_meta_graph(network_dir + ".meta")
variables = tf.get_collection(tf.GraphKeys.TRAINABLE
浏览 8提问于2019-02-08得票数 5
回答已采纳
我有一个2gb的Tensorflow模型，我想把它添加到我在App上的一个Flask项目中，但是我似乎找不到任何文档来说明我试图做什么是可能的。
由于attempting不允许写入文件系统，所以我将模型的文件存储在Google中，并试图从那里恢复模型。这些是这些文件：
model.ckpt.data-00000-of-00001
model.ckpt.index
model.ckpt.meta
检查点
在本地工作，我可以用
with tf.Session() as sess:
logger.info("Importing model into TF
浏览 1提问于2018-11-02得票数 2
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我需要预先训练好的openimages数据集的图形文件(.pb文件)。下载模型后，只有3个文件
labelmap.txt
model.ckpt
model.ckpt.meta
在哪里可以找到.pb文件？
浏览 9提问于2017-07-03得票数 0
1回答
我在神经网络的tensorflow中创建了模型。我保存了模型并将其恢复到另一个python文件中。
代码如下：
def restoreModel():
prediction = neuralNetworkModel(x)
tf_p = tensorFlow.nn.softmax(prediction)
temp = np.array([2,1,541,161124,3,3])
temp = np.vstack(temp)
with tensorFlow.Session() as sess:
new_saver = tensorFlow.
浏览 0提问于2016-12-15得票数 2
1回答
我有一个使用Tensorflow的简单神经网络。以下是本届会议：
with tensorFlow.Session() as sess:
sess.run(tensorFlow.global_variables_initializer())
for epoch in range(epochs):
i = 0
epochLoss = 0
for _ in range(int(len(data) / batchSize)):
ex, ey = nextBatch(i)
i += 1
feedDict = {x :ex, y:ey }
浏览 2提问于2017-02-14得票数 2
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我正在尝试从遵循这些的现有检查点中训练一个模型。
我有，使用配置的对象检测训练管道。
在检查点部分，我已经设置了位于预先训练模型的检查点文件所在的目录。
根据这个，可以是一个包含三个文件的目录的路径：(..data 00000 of-00001，.index，.meta)。
因此，我将路径设置为“/home/docs/car_ path /model/model/train”目录。
gradient_clipping_by_norm: 10.0
fine_tune_checkpoint: "/home/docs/car_dataset/models/model/train"
浏览 6提问于2017-08-15得票数 9
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我指的是作为参考。我的目标是从模型文件中构建冻结的图形。我想知道签名中的输入和输出节点，以便有效地构建冻结的图。我使用以下代码打印图形定义中的proto文件。
saver=tf.train.import_meta_graph('some_path/model.ckpt.meta')
imported_graph = tf.get_default_graph()
graph_op = imported_graph.get_operations() with open('output.txt', 'w') as f:
for i i
浏览 18提问于2018-08-21得票数 1
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如何从像model.ckpt.meta这样的图解文件中生成一个model.ckpt.meta，即包含图def的原型。
我想这两个文件，graph.pbtxt和model.ckpt.meta都是在培训期间生成的。但是，我想使用一个分析工具，它需要一个经过预先训练的NN上的graph.pbtxt，而我只能访问model.ckpt.*文件。这个是可能的吗？
浏览 3提问于2018-07-08得票数 2
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我目前正在查看Tensorflow中的急切模式，并想知道是否可以提取用于Tensorboard的图形。我知道Tensorflow急切模式实际上没有用户必须创建的图形或会话系统。然而，据我所知，有一个在引擎盖下。这个隐藏的图形和会话可以导出以支持Tensorboard中的可视图形视图吗？还是我需要将我的模型重做成图形/会话执行的形式？
浏览 0提问于2018-05-09得票数 9
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是否可以为在tensorflow中创建的图像分类器重新创建预测文件。我拥有的模型文件是4个文件: checkpoint、model.ckpt.index、model.ckpt.meta和model.ckpt.data-00000-of-00001 当我运行一段获得所有张量名称的代码时。它返回了从变量，Variable_1到Variable_9的10个张量名称，其中每个名称都有Variable_(数字放在这里)/Adam和Variable_(数字放在这里)/Adam_1以及beta1_power和beta2_power。 有没有可能为此创建预测代码？谢谢。如果返回值，我将能够映射预测。
浏览 16提问于2019-01-07得票数 0
我正在编写一个使用tensorflow的1.15.0对象检测API的示例。本教程清楚地介绍了以下几个方面：
如何下载模型
如何用.xml文件加载自定义数据库，从它们生成.cvs文件，然后使用.record文件
如何配置培训管道
如何得到张板图
如何训练网络储蓄检查点(使用model_main.py)
如何导出(保存)模型(使用export_inference_graph.py)
然而，我无法完成的是加载保存的模型来使用它。我试着用tf.saved_model.loader.load(sess, flags, export_dir，但是我
INFO:tensorf
浏览 4提问于2020-04-22得票数 1
我从tensorflow检测模型动物园下载了一个。我用在Tensorboard上显示了这个结构。
我找到一个名为“image_tensor”的节点，。
我想使用'get_tensor_by_name()‘函数输入一个新的图像并获得输出。然而，它失败了。
我试过'get_operation_by_name()‘，它也不起作用。
以下是代码：
import tensorflow as tf
def one_image(im_path, model_path):
sess= tf.Session()
with sess.as_default():
浏览 0提问于2018-05-08得票数 1
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我开始在机器上运行movidius。它可以很好地使用这里描述的初始模型，
但是，当我试图在上面的链接中使用给定的命令创建我自己的自定义培训模型的图形文件时：
mvNCCompile hehehe/model.ckpt.meta -in image_tensor -on detection_classes -s12
我得到了这个错误：
所以我试着打印输入节点的细节，得到这个
我在这里犯的错误是什么？如何获得占位符的绝对值？
这是我的张板图结构
浏览 0提问于2017-10-30得票数 1
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我下载了特定于域的bert模型的tensorflow检查点，并将压缩文件解压缩到包含以下三个文件的文件夹pretrained_bert中
model.ckpt.data-00000-of-00001
model.ckpt.index
model.ckpt.meta
我使用下面的代码将tensorflow检查点转换为py手电筒
import torch
from pytorch_transformers.modeling_bert import BertConfig, BertForPreTraining, load_tf_weights_in_bert
tf_checkpoint
浏览 1提问于2019-08-19得票数 1
我正在使用Tensorflow 1.15和Python 3.7，我是一个初学者。我在谷歌云上用自己的数据集训练了一个tensorflow模型，如下所述：
训练之后，我的谷歌云存储桶列出了model.ckpt文件。我保存了这里描述的模型：。这样做会生成一些文件: checkpoint、frozen_inference_graph.pb、model.ckpt.data-00000-of-00001、model.ckpt.index、model.ckpt.meta、pipeline.config和一个文件夹"saved_model“，其中包含一个文件saved_model.pb和一个空的va
浏览 2提问于2020-09-11得票数 0
1回答
早上好,
我一直在使用tensorflow ，使用他们作为冻结图提供的以及相应的检查点文件(model.ckpt.data-00000-of-00001，model.ckpt.index，model.ckpt.meta)。然而，由于这些图像有时被错误地识别，我希望我能够将自己的图像提供给检测模型，并提高其对我的图像的性能，这些图像都是由同一台相机拍摄的。
谷歌无法帮我从哪里开始。我要问的问题是：-是否有任何代码片段显示要加载哪些文件，以及如何训练现有的模型？-我需要用旧数据(即COCO) +新数据(我的图像)重新训练加载的模型，还是可以使用我的数据对其进行重新培训，而模型还记得它以前学过的东西
浏览 3提问于2017-08-23得票数 1
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我正在处理检查点文件和一个带有未显式命名的输出/张量的模型。
我理解命名是如何工作的：
&&
但我不确定如何从现有的检查点文件生成名称(没有生成pb，为了获得它，我需要这个)：
model.ckpt.data-00000-of-00001
model.ckpt.index
model.ckpt.meta
讨论中的CNN是。
浏览 0提问于2017-09-20得票数 0
1回答
我已经建立了一个人工神经网络来预测寿险数据的值。当我恢复图时，我可以导入我的预测张量来查看我的值。
sess = tf.Session()
new_saver = tf.train.import_meta_graph('model.ckpt.meta')
new_saver.restore(sess, tf.train.latest_checkpoint('./'))
graph = tf.get_default_graph()
inputs = graph.get_tensor_by_name("inputs:0")
predict_res
浏览 5提问于2017-10-17得票数 1
阅读了之后，我用TensorFlow保存了一个模型，下面是我的演示代码：
# Create some variables.
v1 = tf.Variable(..., name="v1")
v2 = tf.Variable(..., name="v2")
...
# Add an op to initialize the variables.
init_op = tf.global_variables_initializer()
# Add ops to save and restore all the variables.
saver = tf.train.
浏览 5提问于2016-12-21得票数 134
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我正在使用TensorFlow C++ API从文件中加载一个图形并执行它。一切都很好，但我希望从内存中加载图形，而不是从文件中加载(这样我就可以将图形嵌入到二进制文件中以获得更好的可移植性)。我有引用二进制数据(作为一个无符号字符数组)和数据大小的变量。
这就是我目前正在加载图形的方式。
GraphDef graph_def;
ReadBinaryProto(tensorflow::Env::Default(), "./graph.pb", &graph_def);
这感觉应该很简单，但大部分讨论都是关于python的。我确实试图寻找ReadBinaryProto的来
浏览 5提问于2017-01-27得票数 2
回答已采纳
1回答
我想创建一个基于重新训练的ssd_mobilenet模型的对象检测应用程序，我已经像youtube上的那个人一样进行了再训练。 我从Tensorflow Model Zoo中选择了ssd_mobilenet_v2_coco模型。经过再培训过程，我得到了具有以下结构的模型： - saved_model
- variables (empty folder)
- saved_model.pb
- checkpoint
- frozen_inverence_graph.pb
- model.ckpt.data-00000-of-00001
- model.ckpt.index
- m
浏览 27提问于2019-05-25得票数 4
回答已采纳
如何在tensorflow中保存和恢复变量？
我有麻烦了。我的代码：
import tensorflow as tf
v1 = tf.Variable(tf.zeros([2, 2], dtype=tf.float32, name='v1'))
saver = tf.train.Saver()
with tf.Session() as sess:
sess.run(tf.global_variables_initializer())
print sess.run(v1)
save_path = saver.save(sess, 'model.
浏览 9提问于2016-12-12得票数 4
回答已采纳
3回答
我不小心安装了支持图形处理器的Ubuntu/Linux64位TensorFlow。当我仅使用Linux 64位CPU进行安装时，从python控制台导入tensorflow时出现了分段错误。
浏览 1提问于2016-04-28得票数 2
1回答
我正在查看一个DLC文件，该文件表示Snapdragon神经处理引擎内部的神经网络所使用的图形。
我想把这个模型想象成像tensorboard这样的东西。我的理解是tensorboard需要PB文件，tensorflow使用它来保存图形。
有没有办法将DLC文件转换为Tensorflow PB以实现可视化或其他方法来实现此目的？
浏览 0提问于2019-02-02得票数 0
我的系统是ubuntu16.04版本，我的笔记本电脑是，它有英特尔图形卡，但是tensorflow需要nvidia图形来支持cuda。
有没有任何方法，我可以运行tensorflow与GPU(与CPU是工作的)在英特尔图形。
在安装tensorflow-gpu时，我在导入时没有出错
加载本机TensorFlow运行时失败
)。“
做了一些挖掘，然后发现安装cuda下载了"cuda_9.1.85_387.26_linux.run“文件，但是在运行它时遇到了问题。
“在线检测到4个CPU；将并发级别设置为4。
文件'/tmp/.X0-lock‘存在，并且似乎包含进程ID。
浏览 0提问于2018-03-27得票数 0
我使用以下教程训练了一个自定义模型：https://github.com/EdjeElectronics/TensorFlow-Object-Detection-API-Tutorial-Train-Multiple-Objects-Windows-10 作为输出，我得到了检查点文件，比如model.ckpt-41288.data-00000-of-00001或者.data或.meta。 我可以将其导出为冻结的图形，但Tensorflow.js不再支持冻结图形的转换。我尝试使用传统版本，但无法转换。 我看过Tensorflow的文档，发现它令人困惑。 谁能给我一个简单的解决方案，如何将经过训
浏览 55提问于2020-06-24得票数 2
我正在研究如何在Android上部署和使用经过预先训练的Tensorflow图形(模型)。此示例在以下位置使用.pb文件：
它是指向自动下载的文件的链接。
这个示例展示了如何将.pb文件加载到Tensorflow会话并使用它来执行分类，但它似乎没有提到如何在对图形进行培训(例如，使用Python)之后生成这样的.pb文件。
有没有关于如何做到这一点的例子？
浏览 8提问于2015-12-17得票数 47
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我是坦索弗洛的新手。我已经按照tensorflow服务指示在码头集装箱中服务模型。通过遵循的指示，我能够为mnist和初始模型服务。
服务模型保存在以下结构中：
.
|-- inception-export
| `-- 1
| |-- saved_model.pb
| `-- variables
| |-- variables.data-00000-of-00001
| `-- variables.index
`-- mnist_model
`-- 1
|-- saved_model.pb
浏览 3提问于2017-08-23得票数 0
1回答
我正在尝试构建一个新的Tensorflow v3网络，以便在iOS应用程序上运行。
这是通过使用Tensorflow iOS演示中的步骤在iPhone上的iPhone应用程序中实现的。
它使用的是一个旧的盗梦空间图像分类器(optimizedgraph.pb和labels.txt文件)。
我正在尝试用新的图像重新创建网络。新的网络在上运行良好，但在iOS上不起作用。
错误是：
2018-05-10 14:49:42.485845: e tensorflow/core/common_runtime/executor.cc:644]执行器创建内核失败.无效论点: NodeDef在Op输出中没有
浏览 0提问于2018-05-10得票数 5
我通过tensorflow训练了对象检测模型，我也设法从中获得了.tflite文件，但是当我在android sample中运行我的模型时，它显示java.lang.RuntimeException:找不到输入节点'image_tensor‘之后，我尝试使用一些python脚本，这些脚本为我提供了图形的输出和输入，然后他们说
输出名称= num_detections
输入名称= 12345678910111image_tensor
我也输入了这个输入名称，然后再一次给出了和以前一样的错误
浏览 14提问于2019-07-17得票数 0
我使用的是tensorflow v1.14。我有一个保存的模型，我正在尝试使用以下代码恢复该模型： loader = tf.train.import_meta_graph("models/fcnn0/model.ckpt.meta")
graph = tf.get_default_graph()
sess = tf.Session()
loader.restore(sess, "models/fcnn0/model.ckpt") 我曾经在TensorFlowv1.13中使用相同的代码段，并且它曾经没有错误地工作。但现在我得到了错误 Traceback (mos
浏览 83提问于2019-09-16得票数 2
回答已采纳
我将tensorflow模型保存在一个冻结的PB文件中，该文件适合TensorFlow Lite使用。这个文件可以在Android中加载，通过以下代码可以很好地工作： import org.tensorflow.contrib.android.TensorFlowInferenceInterface; … TensorFlowInferenceInterface inferenceInterface; inferenceInterface = new TensorFlowInferenceInterface(context.getAssets(), "MODEL_FILE.pb
浏览 53提问于2019-01-04得票数 1
回答已采纳
我是TensorFlow、word2vec和神经网络的新手，我正在努力学习它们。我正在编写这个TensorFlow教程：。我运行了本教程的word2vec_optimized.py代码，该教程位于以下位置：。当教程代码运行完毕时，它会输出一个保存的TensorFlow模型。我正在尝试看看是否可以重新加载模型，并使用它进行单词比较，例如，法国对于巴黎就像俄罗斯对于莫斯科一样。
我在教程代码中看到了一种类比方法，可以用来做这个：
def analogy(self, w0, w1, w2):
"""Predict word w3 as in w0:w1 vs w2:w
浏览 1提问于2017-10-07得票数 0
我使用的是pip3 install tensorflow==1.8.0，但它不支持图形处理器。
所以我使用了pip3 install tensorflow-gpu==1.8.0，但它仍然会引发一个异常
libcudart.so.VERSION没有这样的文件。
我应该使用colab从源安装tensorflow吗？
在pip3 list之后
tensorboard 1.10.0
tensorflow 1.10.0
tensorflow-hub 0.1.1
浏览 383提问于2018-08-17得票数 24
我一直在使用Tensorflow c++ api开发c++项目。它只是执行从Python创建的tensorflow图形。我现在使用bazel和Tensorflow代码构建它。但我认为这是效率低下的方法。
我只想要Tensorflow库和头文件，只需要使用Cmake编译我的项目。
我知道如何构建共享库。
但是这个命令只创建一个libtensorflow.so文件。我找不到构建我的项目的头文件。
有办法为c++打包tensorflow库吗？例如mvn package命令。
浏览 3提问于2016-11-10得票数 6
我有像这样的ckpt文件，这就是我所拥有的：
我想知道如何使用这些文件在tensorboard中创建图形。如果我有pb文件，我不需要运行图形，我只需要导入图形。我所要做的就是使用代码：
import os
import tensorflow as tf
inception_graph_def_file = os.path.join('./', 'tensorflow_inception_graph.pb')
with tf.Session() as sess:
with tf.gfile.FastGFile(inception_graph_d
浏览 4提问于2017-11-09得票数 4
我一直在跟踪github存储库的"Tensorflow on Android“。
我能够使用bazel构建代码，然后将Android项目导入到Android，正如前面提到的。
如您所见，在构建APK之后，使用Android，模型文件/图表包含在中
默认情况下，在构建APK时从下载的tensorflow_inception_graph.pb文件中包含imagenet_comp_graph_label_strings.txt和inception5文件。
，怎么回事？
我有一个经过再培训的图表(InceptionV3模型，在tensorflow/examples/im
浏览 4提问于2017-04-12得票数 9
我使用这段代码来恢复我的模型，但是我不知道如何在恢复之后预测它，我可以使用哪个函数？我是tensorflow的初学者，我不知道哪些参数或函数将被保存到。
在元模型中：
sess = tf.Session()
saver = tf.train.import_meta_graph("/home/MachineLearning/model.ckpt.meta")
saver.restore(sess,tf.train.latest_checkpoint('./'))
print("Model restored with success ")
x_pre
浏览 0提问于2018-04-18得票数 2
回答已采纳
我是tensorflow的新手，我正在努力学习如何保存和恢复我的模型。
我就这样救了它：
with tf.Session() as sess:
sess.run(tf.initialize_all_variables())
for epoch in range(hm_epochs):
#Training Model...
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct, 'float'))
print(sess.run('b1:0'))
saver = tf.tra
浏览 0提问于2018-06-21得票数 1
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Ubuntu18.04，nvidia mx150，cuda10.1，tensorflow同时使用$ pip install tensorflow和$ pip install tensorflow-gpu安装。问题是它无法检测到GPU，但当尝试使用pytorch时，它可以检测到。似乎找不到问题所在。提前谢谢。
编辑1-我已经将CUDA_VISIBLE_DEVICES设置为0，我可以手动检测图形处理器，但tensorflow不能，我还没有尝试源构建选项。
浏览 0提问于2020-12-01得票数 2
使用TF_GraphToGraphDef可以导出图形，使用TF_GraphImportGraphDef可以导入Tensorflow图形。还有一个方法TF_LoadSessionFromSavedModel，它似乎提供了Tensorflow模型的加载(即包含变量的图形)。但是如何使用C API保存Tensorflow模型(图包括变量)呢？
浏览 27提问于2018-12-07得票数 0
我正在使用OpenPose进行姿态估计。为此，我安装了TensorFlow图形处理器，并安装了所有要求，包括CUDA开发工具包。
在运行Python：C:\Users\abhi\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\ops\resource_variable_ops.py时，我遇到了以下错误：
(C:\Users\abhi\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python__init__.py)：无法从“tensorflow.python”tensorflow.python导入名称“_pywrap
浏览 0提问于2019-09-05得票数 1
我有一个分类器，我用角来训练它，效果很好。它使用keras.applications.MobileNetV2。
该分类器对大约200种分类器进行了良好的训练，具有很高的精度。
但是，我想使用该分类器中的特征提取层作为对象检测模型的一部分。
我一直在使用Tensorflow对象检测API，并研究了SSDLite+MobileNetV2模型。我可以开始跑步训练，但训练非常缓慢，大部分损失来自分类阶段。
我想要做的是将keras .h5模型中的权重分配给Tensorflow中的MobileNetV2的特征提取层，但我不确定最好的方法是什么。
我可以轻松地加载h5文件，并获得一个层名列表：
impor
浏览 0提问于2019-04-08得票数 0
1回答
我冻结了tensorflow图，并注意到实时使用该图形进行预测的速度太慢了。所以我想做图优化。
在我的项目文件中，我有一个名为model的文件夹，其中包含模型文件(pb文件)。
现在，我尝试在模型dir bazel build tensorflow/python/tools:strip_unused中运行以下命令，但它触发了以下错误：
/python/tools：：没有这样的包'tensorflow/python/tools'：在包路径上找不到构建文件。
浏览 0提问于2017-07-19得票数 0
1回答
我已经在我的系统中安装了anaconda，Python是(3.7)，我也想安装TensorFlow。由于我的系统需要"python3.7“，所以我为TensorFlow (使用conda )创建了一个环境，并安装了”python3.6“。安装和一切都很好，但是现在当我导入TensorFlow时，我会得到以下错误。
ImportError: DLL load failed: The specified module could not be found. Failed to load the native Tensor-flow runtime.
系统信息()：
i5 HP Insp
浏览 1提问于2018-11-30得票数 0
回答已采纳
1回答
在模型训练之后，我有几个项目：
Checkpoint file
model.ckpt.index file
model.ckpt.meta file
model.ckpt file
a graph.pbtxt file.
我使用官方将模型冻结到frozen_model.pb中
我已经将output_node_names设置为InceptionResnetV2/Logits/Predictions，并将输入设置为- prefix/batch:0。
因此，我使用以下脚本加载冻结的图形：
import tensorflow as tf
from scipy.misc import imread, i
浏览 0提问于2017-12-18得票数 0
1回答
在tensorflow中保存图形时
tf.train.write_graph(
graph_or_graph_def,
logdir,
name,
as_text=True
)
有一个标志：as_text：If True，将图形写成ASCII。
我发现如果是False，它会将图形保存为二进制原型。
我的问题是，这两个原型有什么区别？
为什么会有区别呢？
他们比其他人有优势吗？
浏览 0提问于2018-08-21得票数 13
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1回答
我是tensorflow的新手，我开始编写"“教程。在本教程中有一个图形图像。在这个图像中，我找不到关于范围和等级节点的解释。我认为，这两个节点用于查找范围(0和N-1)和数据秩的总和：
对不对？
当图中有这样一个节点时，使用doc是好的：
浏览 0提问于2018-04-11得票数 1
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