本文主要介绍在TensorFlow2 中使用Keras API保存整个模型,以及如果使用保存好的模型。保存整个模型时,有两种格式可以实现,分别是SaveModel和HDF5;在TF2.x中默认使用SavedModel格式。
1、在tensorflow绘图的情况下,使用tf.saved_model.simple_save()方法保存模型
模型训练好之后,我们就要想办法将其持久化保存下来,不然关机或者程序退出后模型就不复存在了。本文介绍两种持久化保存模型的方法:
如果您使用过 TensorFlow 1.x,则本部分将重点介绍迁移到 TensorFlow 2.0 所需的总体概念更改。 它还将教您使用 TensorFlow 可以进行的各种 AIY 项目。 最后,本节向您展示如何将 TensorFlow Lite 与跨多个平台的低功耗设备一起使用。
在《Tensorflow SavedModel模型的保存与加载》一文中,我们谈到SavedModel格式的优点是与语言无关、容易部署和加载。那问题来了,如果别人发布了一个SavedModel模型,我们该如何去了解这个模型,如何去加载和使用这个模型呢?
由于令人难以置信的多样化社区,TensorFlow 已经发展成为世界上最受欢迎和广泛采用的 ML 平台之一。这个社区包括:
文件中保存的仅仅是参数张量的数值,没有其他的结构参数,需要使用相同的网络结构才能恢复网络数据,一般在拥有源文件的情况下使用。
使用tensorflow2.0以上版本框架用Keras或者Estimator方式保存模型有两种方式加载模型并预测。
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SavedModel模型,并加载之。
有了能做出惊人预测的模型之后,要做什么呢?当然是部署生产了。这只要用模型运行一批数据就成,可能需要写一个脚本让模型每夜都跑着。但是,现实通常会更复杂。系统基础组件都可能需要这个模型用于实时数据,这种情况需要将模型包装成网络服务:这样的话,任何组件都可以通过REST API询问模型。随着时间的推移,你需要用新数据重新训练模型,更新生产版本。必须处理好模型版本,平稳地过渡到新版本,碰到问题的话需要回滚,也许要并行运行多个版本做AB测试。如果产品很成功,你的服务可能每秒会有大量查询,系统必须提升负载能力。提升负载能力的方法之一,是使用TF Serving,通过自己的硬件或通过云服务,比如Google Cloud API平台。TF Serving能高效服务化模型,优雅处理模型过渡,等等。如果使用云平台,还能获得其它功能,比如强大的监督工具。
卷积神经网络(CNN)非常适合计算机视觉任务。使用对大型图像集(如ImageNet,COCO等)进行训练的预训练模型,可以快速使这些体系结构专业化,以适合独特数据集。此过程称为迁移学习。但是有一个陷阱!用于图像分类和对象检测任务的预训练模型通常在固定的输入图像尺寸上训练。这些通常从224x224x3到某个范围变化,512x512x3并且大多数具有1的长宽比,即图像的宽度和高度相等。如果它们不相等,则将图像调整为相等的高度和宽度。
而Autograph机制可以将动态图转换成静态计算图,兼收执行效率和编码效率之利。
我们将在本文中为您介绍如何使用 BigTransfer (BiT)。BiT 是一组预训练的图像模型:即便每个类只有少量样本,经迁移后也能够在新数据集上实现出色的性能。
2019 年 3 月 6 日,谷歌在 TensorFlow 开发者年度峰会上发布了最新版的 TensorFlow 框架 TensorFlow2.0 。新版本对 TensorFlow 的使用方式进行了重大改进,使其更加灵活和更具人性化。具体的改变和新增内容可以从 TensorFlow 的官网找到,本文将介绍如何使用 TensorFlow2.0 构建和部署端到端的图像分类器,以及新版本中的新增内容,包括:
2018 年 11 月,TensorFlow 迎来了它的 3 岁生日,我们回顾了几年来它增加的功能,进而对另一个重要里程碑 TensorFlow 2.0 感到兴奋 !
如果你玩过电子游戏,你就会明白为什么检查点(chekpoint)是有用的了。举个例子,有时候你会在一个大Boss的城堡前把你的游戏的当前进度保存起来——以防进入城堡里面就Game Over了。 机器学
经过5个月的公开Beta测试,深度学习框架Keras 3.0终于面向所有开发者推出。
本书的这一部分将为您简要概述 TensorFlow 2.0 中的新增功能,与 TensorFlow 1.x 的比较,惰性求值和急切执行之间的差异,架构级别的更改以及关于tf.keras和Estimator的 API 使用情况。
本文经机器之心(微信公众号:almosthuman2014)授权转载,禁止二次转载
TensorFlow Serving[1] 可以快速部署 Tensorflow 模型,上线 gRPC 或 REST API。
谷歌于2019年3月6日和7日在其年度TensorFlow开发者峰会上发布了最新版本的TensorFlow机器学习框架。这一新版本使用TensorFlow的方式进行了重大改进。TensorFlow拥有最大的开发者社区之一,从机器学习库到完善的机器学习生态系统已经走过了漫长的道路。
TensorFlow 已经发展为世界上最受欢迎和被广泛采用的机器学习平台之一,我们衷心感谢一直以来支持我们的各界的开发者和他们的贡献:
从现在开始我们就正式进入TensorFlow2.0的学习了,在这一系列文章里我们将重点介绍TensorFlow的基础知识和使用方法,为后面我们使用TensorFlow去解决一些实际的问题做好准备。2019年3月的TensorFlow开发者峰会上,TensorFlow2.0 Alpha版正式发布,2.0版相比之前的1.x(1.x泛指从1.0到1.13的各个TensorFlow版本)版做了很大的改进,在确保灵活性和性能的前提下易用性得到了很大的提升,对于初次接触TensorFlow的读者来说,建议直接从2.0版开始使用。
特邀博文 / 软件工程师 Pierric Cistac;研究员 Victor Sanh;技术主管 Anthony Moi,来自 Hugging Face
作为最流行的深度学习框架,TensorFlow 已经成长为全球使用最广泛的机器学习平台。目前,TensorFlow 的开发者社区包括研究者、开发者和企业等。
这是Tensorflow SavedModel模型系列文章的第三篇,也是终章。在《Tensorflow SavedModel模型的保存与加载》中,我们谈到了Tensorflow模型如何保存为SavedModel格式,以及如何加载之。在《如何查看tensorflow SavedModel格式模型的信息》中,我们演示了如何查看模型的signature和计算图结构。在本文中,我们将探讨如何合并两个模型,简单的说,就是将第一个模型的输出,作为第二个模型的输入,串联起来形成一个新模型。
TensorFlow训练好的模型以tensorflow原生方式保存成protobuf文件后可以用许多方式部署运行。
以前tensorflow有bug 在winodws下无法转,但现在好像没有问题了,代码如下
(3) 用0填充Age列缺失值,并重新定义一列Age_null用来标记缺失值的位置
本文梳理了tf 2.0以上版本的API结构,用于帮助国内的初学者更好更快的了解这个框架,并为检索官方的API文档提供一些关键词。
kubeflow 中采用了 tensorflow serving 作为官方的tensorflow模型接口, TensorFlow Serving是GOOGLE开源的一个服务系统,适用于部署机器学习模型,灵活、性能高、可用于生产环境。 TensorFlow Serving可以轻松部署新算法和实验,同时保持相同的服务器架构和API。
这是keras.backend.function()的源码。其中函数定义开头的注释就是官方文档对该函数的解释。
大数据文摘作品,转载要求见文末 作者 | av8ramit 编译|钱天培 TensorFlow在今天最新发布了1.2.0版本。在这一新版本中,TensorFlow新增Intel MKL优化深度学习基元,实现了对Windows系统上对Python 3.6的支持,发布了开源版的TensorBoard,并进行了大量的命名修改,以实习同一模块内命名的一致性。下面,大数据文摘将为你带来完整版的TensorFlow 1.2.0 改进介绍。 ◆ 在Windows上提供Python 3.6支持 ◆为spatio tempo
本文源码已经上传至 github.: https://github.com/HuBlanker/Keras-Chinese-NER
王小新 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI TensorFlow 1.2.0今日正式发布。 主要功能和改进点: 在Windows系统下新增对Python 3.6的支持。 新增函数tf.layers.conv3d_transpose,用于时空反卷积操作。 新增函数tf.Session.make_callable(),降低了多次运行类似操作的计算开销。 新增基于ibverbs的RDMA支持(远程直接数据存取)(由雅虎的junshi15贡献)。 RNNCell现在为tf.layers.layer的子
cifar2数据集为cifar10数据集的子集,只包括前两种类别airplane和automobile。
在最近的一篇文章中,我们提到,TensorFlow 2.0经过重新设计,重点关注开发人员的工作效率、简单性和易用性。
最近需要将使用keras训练的模型移植到手机上使用, 因此需要转换到tensorflow的二进制模型。
最近在测试一些通用模型+项目,包括:CLUE(tf+pytorch),bert4keras(keras), Kashgari(keras+tf)等。其中如果要部署的话,就有tensorflow-serving和flask的选择了。 这里刚好有一个非常好的实战例子,基于tensorflow 1.x的,比较全面。
如何将机器学习(ML)模型部署上线至生产环境已成为经常性的热门话题。为此许多公司和框架提出了各种不同的解决方案。
这是当微信小程序遇上TensorFlow系列文章的第四篇文章,阅读本文,你将了解到:
深度学习有很多框架和库。这篇文章对两个流行库 Keras 和 Pytorch 进行了对比,因为二者都很容易上手,初学者能够轻松掌握。
前几天忙着参加一个AI Challenger比赛,一直没有更新博客,忙了将近一个月的时间,也没有取得很好的成绩,不过这这段时间内的确学到了很多,就在决赛结束的前一天晚上,准备复现使用一个新的网络UPerNet的时候出现了一个很匪夷所思,莫名其妙的一个问题。谷歌很久都没有解决,最后在一个日语网站上看到了解决方法。
为提高 TensorFlow 的工作效率,TensorFlow 2.0 进行了多项更改,包括删除了多余的 API,使API 更加一致统一,例如统一的 RNNs (循环神经网络),统一的优化器,并且Python 运行时更好地集成了 Eager execution 。
Keras是一个非常受欢迎的构建和训练深度学习模型的高级API。它用于快速原型设计、最前沿的研究以及产品中。虽然现在的TensorFlow已经支持Keras,在2.0中,我们将Keras更紧密地集成到TensorFlow平台。
TensorFlow 2.0 安装指南:https://www.tensorflow.org/install
作者 | Sandeep Gupta, Josh Gordon, and Karmel Allison
本文介绍了 TensorFlow 常见模型格式和载入、保存方法。TensorFlow 支持多种模型格式,包括 CheckPoint、GraphDef、SavedModel 等,这些格式之间关系密切,可以使用 TensorFlow 提供的 API 来互相转换。在训练和部署模型时,可以根据具体需求选择相应的格式。
它允许您使用一组TensorFlow操作并注释构造,以便toco知道如何将其转换为tflite。这在张量流图中嵌入了一个伪函数。这允许在较低级别的TensorFlow实现中嵌入高级API使用信息,以便以后可以替换其他实现。本质上,这个伪op中的任何“输入”都被输入到一个标识中,并且属性被添加到该输入中,然后由构成伪op的组成ops使用。
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