Tensorflow 2.0模型检查点文件到.pb/onnx文件 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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【tensorflow】显示pb文件的graph

import tensorflow as tf from tensorflow.python.platform import gfile pb_file = ‘xxx/xxx/xxx.pb’ pb_log_dir...= ‘xxx/xxx/log/’ def show_pb_graph(): graph = tf.get_default_graph() graph_def = graph.as_graph_def...() graph_def.ParseFromString(gfile.FastGFile(pb_file, 'rb').read()) tf.import_graph_def(graph_def..., name='graph') writer = tf.summary.FileWriter(pb_log_dir, graph) writer.close() print(...'\n logs has been saved at {} \n'.format(pb_log_dir)) if __name__ == '__main__': show_pb_graph

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从Tensorflow模型文件中解析并显示网络结构图（pb模型篇）

2 提取pb文件中的网络结构图 pb文件是将模型参数固化到图文件中，并合并了一些基础计算和删除了反向传播相关计算得到的protobuf协议文件。...如果读者还不懂如何将CKPT模型文件转pb文件，请参考我另一篇文章《 Tensorflow MobileNet移植到Android》的第1节部分。...有了pb模型文件后，接下来是加载模型，加载pb模型示例代码如下所示。..._1.0_192_frozen.pb文件。...我们还需要知道mobilenet_v1_1.0_192_frozen.pb模型对应的输入和输出Tensor对象的名称，好在MobileNet_v1_1.0_192压缩包中包含文件mobilenet_v1

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Huggingface:导出transformers模型到onnx

二关于onnx ONNX（开放神经网络eXchange）项目是一个开放标准，它定义了一组通用的运算符和一种通用的文件格式，以表示各种框架中的深度学习模型，包括PyTorch和TensorFlow。...三 transformers中的onnx包 3.1 onnx包简介 transformers 提供了transformers.onnx包，通过使用这个包，我们可以通过利用配置对象将模型检查点转换为ONNX...这些配置对象是为许多模型体系结构准备的，并且被设计为易于扩展到其他体系结构。...warnings.warn( 除了一些提示和模型的config.json等配置文件之外，与官方示例基本一致。上述命令导出由--model参数定义的检查点的ONNX图。.../transformers-qa onnx/ 要导出本地存储的模型，我们需要将模型的权重和标记器文件存储在一个目录中。

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美女小姐姐在Jetson Xavier NX上实现车道线检测

从TensorFlow到TensorRT 不幸的是，在Xavier NX上运行TensorFlow模型会导致内存和性能问题。...NVIDIA提供了TensorRT来加速他们平台上的推理，因此下一个主要步骤是将TensorFlow模型移植到TensorRT。...从TensorRT 7.0开始，首选方法是使用ONNX工作流，其中TensorFlow模型转换为ONNX格式，然后用于构建TensorRT引擎。...:0,lanenet/final_pixel_embedding_output:0 这将获取.pb文件并将其转换为ONNX模型，并另存为model/lanenet.onnx。...要将其与示例视频文件一起运行： python tensorrt/trt_inference.py \ --onnx_file .

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开源 | 深度学习网络模型(model)可视化开源软件Netron

Netron 支持目前大多数主流深度学习框架的模型，如下所示： ONNX（.onnx，.pb） Keras（.h5，.keras） CoreML（.mlmodel） TensorFlow Lite（.tflite...，.pb） TensorFlow（.pb，.meta）注：支持的深度学习框架真的很多啊！...但但但，唯独缺了PyTorch模型文件，这是啥个意思？ Netron Windows端软件使用教程话不多说，下面以Windows版本的Netron软件举例，来展示一下该软件的"硬实力"。...Netron supports ONNX (.onnx, .pb), Keras (.h5, .keras), CoreML (.mlmodel) and TensorFlow Lite (.tflite...), TensorFlow.js (model.json, .pb) and TensorFlow (.pb, .meta).

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跨越重重“障碍”，我从 PyTorch 转换为了 TensorFlow Lite

= onnx.load(ONNX_PATH) onnx.checker.check_model(onnx_model) Python 到 ONNX 的转换新创建的 ONNX 模型在我的示例输入上进行了测试...将 ONNX 转换到 TensorFlow 现在，我有了 ONNX 模型，为了转换成 TensorFlow，我使用了 ONNX-TensorFlow（v1.6.0）库。.../my_tf_model.pb" # where the representation of tensorflow model will be stored ONNX_PATH = "....这个.pb文件又是什么？我在网上搜索一番后，才意识到这是tf.Graph的一个实例。现在剩下要做的就是把它转换成 TensorFlow Lite。...经过一番搜索，我才意识到，我的模型架构需要在转换之前显式地启用一些操作符（见上文）。

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Transformers 4.37 中文文档（七）

hug_strategy="all_checkpoints" 将所有检查点推送到output_dir中定义的目录（您将在模型存储库中看到每个文件夹中的一个检查点）当您从检查点恢复训练时，Trainer...例如，这里是如何从 Keras 组织导出一个纯 TensorFlow 检查点的： optimum-cli export onnx --model keras-io/transformers-qa distilbert_base_cased_squad_onnx...传递任何在 Hub 上或本地存储的检查点。导出的 model.onnx 文件可以在支持 ONNX 标准的许多加速器中运行。...Hub 上的 TensorFlow 检查点是相同的。...例如，像这样导出一个纯 TensorFlow 检查点： python -m transformers.onnx --model=keras-io/transformers-qa onnx/ 要导出存储在本地的模型

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如何将Paddle(Lite)模型转换为TensorFlow(Lite)模型

模型间的相互转换在深度学习应用中很常见，paddlelite和TensorFlowLite是移动端常用的推理框架，有时候需要将模型在两者之间做转换，本文将对转换方法做说明。...code=r8hu2s 关于pdparams和pdiparams两种参数文件的区别，参考https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/faq.../save_cn.html中的描述 Step2：From ONNX to TensorFlow 使用https://github.com/onnx/onnx-tensorflow pip install...-i model.onnx -o model.pb 会看到输出 2024-04-09 07:03:32,346 - onnx-tf - INFO - Start converting onnx pb...在model.pb目录下可以看到saved_model.pb Step3：From TensorFlow to tflite 参考https://www.tensorflow.org/lite/convert

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YOLOV5 v6.1更新 | TensorRT+TPU+OpenVINO+TFJS+TFLite等平台一键导出和部署

比如，onnx文件的导出： onnx导出 1重大更新 TensorRT支持:TensorFlow, Keras, TFLite, TF.js模型导出现在完全集成使用python export.py -...include saved_model pb TFLite tfjs TensorFlow Edge TPU:新的更小的YOLOv5n(1.9M params)模型低于YOLOv5s(7.5M params...OpenVINO支持:YOLOv5 ONNX模型现在兼容OpenCV DNN和ONNX运行。...新版模型导出 1、onnx def export_onnx(model, im, file, opset, train, dynamic, simplify, prefix=colorstr('ONNX...def export_pb(keras_model, im, file, prefix=colorstr('TensorFlow GraphDef:')): # YOLOv5 TensorFlow

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【杂谈】一招，同时可视化18个开源框架的网络模型结构和权重

ONNX (.onnx, .pb, .pbtxt) Keras (.h5, .keras) Core ML (.mlmodel) Caffe (.caffemodel, .prototxt) Caffe2...PaddlePaddle (.zip, __model__) Darknet (.cfg) scikit-learn (.pkl) TensorFlow.js (model.json, .pb) TensorFlow...2 可视化实验下面我们就来尝试几个框架的可视化结果，首先要祭出有三AI开源的12大深度学习开源框架的项目，从模型和数据接口定义，到训练测试可视化，提供了全套代码，地址如下： https://github.com...2.2 keras keras的可视化输入是json格式的模型文件，可以通过model.to_json()将模型存储下来，然后载入.json文件。 ?...2.3 tensorflow 要想可视化tensorflow的模型结构，就必须将模型存储为pb格式，这样就能同时保存网络结构和参数了，结果如下。 ?

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如何将PyTorch、TensorFlow模型转换为PaddlePaddle模型

实验步骤： 3.1 PyTorch模型转换为onnx模型定义一个py文件名为trans.py，具体代码如下： #coding: utf-8 import torch #import torchvision...='cpu')) # 5.导出onnx模型文件 torch.onnx.export(model, dummy_input, "nasnet.onnx",verbose=True) note:如果你想转换自己的模型...将TensorFlow模型转换为PaddlePaddle模型注：model.pb为TF训练好的模型，pb_model为转换为PaddlePaddle之后的文件。 1....实验步骤：首先训练TF网络，并保存成pb文件。本教程的主要目的是如何转换自己训练的TF模型到Paddle模型，所以只搭建了Lenet5这个最简单的网络。...目前，X2Paddle中支持TF保存的pb模型，但是需要注意的是，在保存pb模型的时候，只需要导出前向计算部分（即模型预测部分，不需要训练部分回传的网络结构）。为了方便大家，模型保存的函数如下。

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【C++】和【预训练模型】实现【机器学习】【图像分类】的终极指南

3.下载模型文件：下载模型文件，模型文件通常是一个.pb文件（TensorFlow模型的protobuf格式）。...如果直接下载预训练模型文件不方便，可以使用TensorFlow的tf.keras.applications模块直接加载ResNet-50，并保存为.pb文件。...，其中包含了模型的.pb文件。...2.2 配置TensorFlow C++ API 在下载模型文件后，我们需要配置TensorFlow的C++ API来加载和使用该模型。...可以使用tf2onnx将TensorFlow模型转换为ONNX格式，然后在目标平台上加载ONNX模型。

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TensorFlow：使用Cloud TPU在30分钟内训练出实时移动对象检测器

要查看Object Detection API支持的所有模型的列表，请查看下方链接（model zoo）。提取检查点后，将3个文件复制到GCS存储桶中。...运行以下命令下载检查点并将其复制到存储桶中： cd / tmp curl -O http://download.tensorflow.org/models/object_detection/ssd_mobilenet_v1...我们将使用配置文件执行此操作，我们将在下一步中设置该配置文件。我们的配置文件为我们的模型提供超参数，以及我们的训练数据、测试数据和初始模型检查点的文件路径。...机器学习模型的输出是一个二进制文件，其中包含我们模型的训练权重 - 这些文件通常非常大，但由于我们将直接在移动设备上提供此模型，我们需要将其设置到尽可能小。这时就要用到模型量化。...要告诉ML Engine在哪里找到我们的训练和测试文件以及模型检查点，你需要在我们为你创建的配置文件中更新几行，以指向你的存储桶。

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windows上使用TNN对模型进行性能分析

三模型转换不管是tensorflow还是pytorch等框架训练的模型，都需要转换到TNN的模型格式。上文我们介绍了WSL和安装docker的步骤，如果想直接使用镜像。...onnxruntime numpy onnx-simplifier==0.2.4 protobuf==3.4.0 requests 以tensorflow模型为例：首先我们将ckpt在本地转为pb模型...，然后执行 python3 converter.py onnx2tnn model_pb.onnx -optimize -v=v3.0 -o ./ -align 就可以生成如下文件四 adb连接...文件将需要测试到模型添加到benchmark_model_list中。.../benchmark_models.sh -f 结果会保存到benchmark_models_result.txt文件中。就可以得到啊如下图所示每个op到耗时啦～

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手把手教你搭建能够实现 Prisma 风格迁移效果的 iOS 酷炫应用（附代码）

运行以下命令创建一个 TensorFlow 图文件并载入检查点中的权重参数，这将创建一个约 6.7MB 的大小 .pb 文件： python freeze.py --model_folder=checkpoints_ios...假设你已拥有一个 /ft.file 目录，将生成的 st_frozen.pb 文件复制到 /ft.file 目录下，直接 cd 进入你的 TensorFlow 源代码根目录，如 ~/tensorflow...-1.4.0，然后运行以下命令创建为 .pb 文件生成一个量化模型。...文件，把它们复制到工程文件夹下。...：从计算机视觉，语音合成到生成对抗网络和类似于 Alphazero 的深度强化学习模型。

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OpenVINO部署加速Keras训练生成的模型

要把Keras框架训练生成的h5模型部署到OpenVINO上，有两条技术路线：选择一：把预训练权重文件h5转换pb文件，然后再转为OpenVINO可以解析的IR文件选择二：把预训练权重文件h5转为...从Keras到ONNX 先说一下我的版本信息 - Tensorflow2.2.0 - Keras2.4.3 - OpenVINO2021.02 - Python3.6.5 - CUDA10.1 ?...怎么从Keras的h5权重文件到ONNX格式文件，我还是很白痴的存在，但是我相信ONNX格式生态已经是很完善了，支持各种转ONNX格式，所以我搜索一波发现，github上有个很好用的工具Keras2ONNX...然后我从github上找了个Keras全卷积语义分割网络的源码库，下载了预训练模型，通过下面的几行代码完成了从h5权重模型文件到ONNX格式文件的转换 # Load model and weights...ONNX格式的模型文件，ONNX格式转换成功。

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如何将自己开发的模型转换为TensorFlow Lite可用模型

从一个简单的模型开始首先，我想选择一个未经过预先训练或转换成.tflite文件的TensorFlow模型，理所当然我选择使用MNIST数据训练的简单的神经网络（目前支持3种TFLite模型：MobileNet...这是我创建的一张图表，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到的东西。 ? 从MNIST训练脚本中，我们得到文本可读形式(.pbtxt)的Graph Def、检查点和保存的图形。...我们关心的是GraphDef和检查点文件。在训练脚本的命令中，保存这些文件的文件夹位于/tmp/mnist_saved_model下。...（安装说明）打开检查点文件并确定最新的文件。...附录使用Tensorboard 我创建了一个修改版本的import_pb_to_tensorboard.py，以支持导入图形定义(.pb)、图形定义文本（.pbtxt）和保存模型（.pb）文件类型。

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Tensorflow + OpenCV4 安全帽检测模型训练与推理

模型训练基于faster_rcnn_inception_v2_coco对象检测模型实现迁移学习，首先需要配置迁移学习的config文件，对应的配置文件可以从: research\object_detection...训练过程中可以通过tensorboard查看训练结果：模型导出完成了40000 step训练之后，就可以看到对应的检查点文件，借助tensorflow object detection API框架提供的模型导出脚本...，可以把检查点文件导出为冻结图格式的PB文件。...相关的命令行参数如下：得到pb文件之后，使用OpenCV4.x中的tf_text_graph_faster_rcnn.py脚本，转换生成graph.pbtxt配置文件。...最终得到： - frozen_inference_graph.pb - frozen_inference_graph.pbtxt 如何导出PB模型到OpenCV DNN支持看这里：干货 | tensorflow

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用YOLOv5模型识别出表情！

到这里我们的自定义数据集以及配置文件创建完毕，下面就是训练模型了。...3.用onnx-simplifer简化模型为什么要简化？...在训练完深度学习的pytorch或者tensorflow模型后，有时候需要把模型转成 onnx，但是很多时候，很多节点比如cast节点，Identity 这些节点可能都不需要，我们需要进行简化，这样会方便我们把模型转成...python -m onnxsim best.onnx yolov5-best-sim.onnx 完成后就生成了简化版本的模型yolov5-best-sim.onnx。...三、YOLOV5转换成ncnn模型 1、onnx转.param .bin 由上述生成了yolov5-best-sim.onnx这个模型，我们利用ncnn自带的工具onnx2ncnn.exe（这个工具是自己编译生成的

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如何用TensorFlow和Swift写个App识别霉霉？

所谓检查点就是一个二进制文件，包含了训练过程中在具体点时TensorFlow模型的状态。下载和解压检查点后，你会看到它包含3个文件： ?...此外，还需要在 bucket 中创建 train/ 和 eval/ 子目录——在执行训练和验证模型时， TensorFlow 写入模型检查点文件的地方。...在我的 train/bucket 中，我可以看到从训练过程的几个点中保存出了检查点文件： ? 检查点文件的第一行会告诉我们最新的检查点路径——我会从本地在检查点中下载这3个文件。...如果想运行如下脚本，你需要定义到达你的MobileNet 配置文件的本地路径，从训练阶段中下载的模型检查点的数量，以及你想将导出的图表写入的目录的名字： # Run this script from tensorflow...上传 save_model.pb 文件（不用管其它的生成文件）到你的 Cloud Storage bucket 中的 /data 目录中。

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