Tensorflow python不加载预先训练好的模型
TensorFlow是一个开源的机器学习框架，使用Python编写。它提供了丰富的工具和库，用于构建和训练各种机器学习模型。在TensorFlow中，可以选择加载预先训练好的模型，也可以从头开始训练自己的模型。
加载预先训练好的模型可以带来以下优势：
- 节省时间和计算资源：预先训练好的模型已经经过大量的数据和计算资源进行训练，可以直接使用这些模型，无需重新训练，节省了训练时间和计算资源。
- 提高模型性能：预先训练好的模型通常经过了大规模的数据集和复杂的训练过程，具有较高的准确性和性能。
- 快速实现应用：加载预先训练好的模型可以快速实现各种应用，如图像分类、语音识别、自然语言处理等。
TensorFlow提供了多种方式加载预先训练好的模型，包括使用SavedModel格式、Keras模型格式、TensorFlow Hub等。以下是一些常用的加载预训练模型的方法和相关产品：
- TensorFlow SavedModel格式：SavedModel是TensorFlow的标准模型保存格式，可以保存模型的结构、权重和计算图等信息。通过tf.saved_model.load()函数可以加载SavedModel格式的模型。腾讯云相关产品：无。
- Keras模型格式：Keras是一个高级神经网络API，可以在TensorFlow中使用。Keras模型可以保存为.h5或.tf格式，可以使用tf.keras.models.load_model()函数加载Keras模型。腾讯云相关产品：无。
- TensorFlow Hub：TensorFlow Hub是一个用于共享和重用机器学习模型的库。可以使用tfhub.load()函数加载TensorFlow Hub中的预训练模型。腾讯云相关产品：无。
需要注意的是，加载预先训练好的模型只是机器学习应用中的一部分，还需要根据具体的应用场景进行模型的调整和优化，以及与其他组件的集成。
以上是关于TensorFlow Python不加载预先训练好的模型的一些概念、优势和相关产品介绍。
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如何通过Tensorflow Hub使用自定义模型？
tensorflow、google-colaboratory、bert-language-model、tensorflow-hub
我的目标是在Google Colab中测试Google的BERT算法。
我想使用一个预先训练好的芬兰语自定义模型()。在TFHub库中找不到该模型。我还没有找到使用Tensorflow Hub加载模型的方法。
有没有通过Tensorflow Hub加载和使用自定义模型的巧妙方法？
浏览 2提问于2020-01-22得票数 0
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将Tensorflow保存模型格式转换为Keras .h5模型格式
python、tensorflow、keras、tensorflow2.0、object-detection
我正在尝试使用经过预先训练的对象检测网络(TridentNet)来对我感兴趣的图像执行对象检测；该模型以前是以Tensorflow的SavedModel格式保存的(而不是由我保存的)。
我下载的TridenNet SavedModel文件夹的格式如下：
├── assets
├── saved_model.pb
└── variables
├── variables.data-00000-of-00001
└── variables.index
我需要将网络从Tensorflow的SavedModel格式转换为Keras .h5格式，以便使用Keras基本函数.summary(
浏览 4提问于2022-10-21得票数 0
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hub.load模型到TFLite
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我正在尝试将加载hub.load的模型转换为TFLite。所讨论的模型是在上发现的通用句子编码器(4)，我在Python中尝试了Tensorflow版本2.1.0和2.2.0。
import tensorflow as tf
import tensorflow_hub as hub
model = hub.load("https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoder/4")
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model(model )
converter.expe
浏览 6提问于2020-05-04得票数 3
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如何将图像加载到tensorflow中以与模型一起使用？
python、machine-learning、keras、tf.keras
我刚刚开始学习机器学习，正在使用Tensorflow 1.14。我刚刚使用内置的tensorflow.keras.datasets.mnist数据集使用tensorflow.keras创建了我的第一个模型。以下是我的模型的代码：
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
mnist = keras.datasets.mnist
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
class Stopper(keras.callbacks.Callback):
浏览 19提问于2019-07-11得票数 0
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如何使用keras/tensorflow将tfjs模型加载到python中
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我有一个预先训练好的tfjs模型，我想用keras / tensorflow把它加载到python中。
我找到了如何转换tf和以及如何，
如何将模型加载到python中？
浏览 108提问于2018-08-21得票数 3
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你能取消训练一个tensorflow_hub.KerasLayer吗？
tensorflow、keras、tensorflow2.0、tensorflow-hub
我已经在TensorFlow中实现了我自己的MobileNet版本，并希望通过与官方tensorflow_hub版本进行比较来验证它。 我可以很容易地让一些东西工作： URL = "https://tfhub.dev/google/imagenet/mobilenet_v1_100_224/feature_vector/4"
model = tf.keras.Sequential([
hub.KerasLayer(URL, True, input_shape=(IMG_SIZE, IMG_SIZE, 3)),
Layers.Dropout(0.2),
浏览 15提问于2020-03-30得票数 0
1回答
用SavedModel格式(.pb文件)将tf.saved_model.save保存的Tensorflow模型转换为Keras模型(.h5文件)
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我正在尝试将保存在SavedModel格式(包含.pb文件、assets文件夹和variables文件夹的文件夹)中的Tensorflow对象检测模型转换为Keras.h5以进行更简单的推断。然而，尝试常见的StackOverflow回答这个问题(例如，)会导致ValueError: Unable to create a Keras model from this SavedModel. This SavedModel was created with tf.saved_model.save, and lacks the Keras metadata.Please save your Kera
浏览 38提问于2022-01-04得票数 2
1回答
如何在python中从预先训练好的模型中获得权重，并在tensorflow中使用？
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如何在PyTorch中从预先训练好的模型中获取权重并在TensorFlow中使用？
这是预先训练好的模型：
lstm = torch.hub.load("BruceWen120/medal", "lstm")
浏览 3提问于2021-11-28得票数 0
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将输入通道数改为预先训练的keras.applications模型？
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我是原型深入学习分割模型，需要六个通道的输入(两个对齐448x448 RGB图像在不同的照明条件)。我想比较几个预先训练过的模型和我现在的模型的性能，我从零开始训练。我可以在tf.keras.applications中使用预先训练的模型来输入多于3个通道的图像吗？
我尝试先应用卷积将信道维降为3，然后将输出传递给tf.keras.applications.DenseNet121()，但收到以下错误：
import tensorflow as tf
dense_input = tf.keras.layers.Input(shape=(448, 448, 6))
dense_filter = tf
浏览 0提问于2019-05-02得票数 3
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我无法使用load.models()加载经过训练的h5模型，如何修复此错误？
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所以我认为tensorflow.keras和独立的keras包是冲突的，我不能加载我的模型，这是我用迁移学习建立的。在CNN ipynb中导入：
!pip install tensorflow-gpu==2.0.0b1
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
print(tf.__version__)
加载这个预先训练好的模型
base_model = keras.applications.xception.Xception(weights="imagenet",
浏览 0提问于2019-09-02得票数 4
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将图形(pb)转换为SavedModel进行gcloud ml-engine预测
tensorflow、object-detection、google-cloud-ml、google-cloud-ml-engine
根据，我使用云机器学习引擎训练了一个对象检测器，现在我想使用云机器学习引擎进行预测。
这些指令包括将Tensorflow图导出为output_inference_graph.pb的代码，但不包括如何将protobuf格式(pb)转换为gcloud预测所需的SavedModel格式。
我回顾了关于如何转换“Tensorflow for Poets”图像分类模型和如何转换“Tensorflow For Poets 2”图像分类模型的，但是对于博客文章中描述的对象检测器图(pb)，两者都不起作用。
如何转换该物体探测器图(pb)，以便它可以使用或gcloud引擎预测，请？
浏览 2提问于2017-06-19得票数 5
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如何使用带有Keras的Python中Azure认知服务的经过训练的分类器
python、azure、tensorflow、keras、azure-cognitive-services
我接受了认知视觉API模型的培训并导出了它(尝试了两种格式: TensorFlow和SavedModel)。
现在，我希望在Python脚本中加载这个导出的模型，最好使用Keras而不是本地Tensorflow。我想打印出模型的summary()，并复制这些层，以便在定制的Python中重新训练它。
然而，我似乎无法做到这一点：
使用SavedModel格式加载此文件
使用以下代码：
import tensorflow as tf
loaded = tf.saved_model.load(export_dir='mydir/savedmodel')
loaded.summary
浏览 3提问于2020-06-15得票数 2
1回答
使用预先训练的模型训练模型
tensorflow、deep-learning、keras
我在Keras有一个预先训练好的模型。我想训练另一个模型，其中模型的输出是已训练模型的输入，并且已训练模型的输出用于未训练模型的损失函数。就像这样
in_a + mod_b(some kind of feedback from B here) --> Model A --> out_a --> Model B --> out_b
error = (in_a - out_b)**2
然后使用这个错误来训练模型A。在这个系统中，in_a可以被视为一个常量，也有一个反馈回路
在keras或tensorflow中如何做到这一点？
浏览 1提问于2017-03-26得票数 1
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将相似的词分组
machine-learning、deep-learning、classification、nlp、word-embeddings
数组(“”，“Ruby”，“AWS DynamoDB'，'Python'，'MySQL'，'Swift'，'Android'，'iOS'，'JavaScript'，'ReactJS'，‘ReactJS’，'TypeScript'，'Vue.js'，'Webpack'，'Amazon Services(AWS)'，'Kubernetes'，'PHP'，'CI/CD'，
浏览 0提问于2019-12-09得票数 1
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如何访问NiftyNet中预训练模型的中间激活图？
tensorflow、pre-trained-model、niftynet
我可以下载并成功测试包的。然而，这只给了我一个预先训练的网络的最终分割结果，而我也需要访问中间层的输出。
根据这个演示，下面这行代码下载了一个预先训练好的模型和一个测试MR卷：
wget -c https://www.dropbox.com/s/rxhluo9sub7ewlp/parcellation_demo.tar.gz -P ${demopath}
其中${demopath}是演示文件夹的路径。解压下载的文件将创建一个.ckpt文件，该文件似乎包含预训练的tensorflow模型，但是我无法将其加载到tensorflow会话中。
有没有一种方法可以加载预先训练的模型并访问它的所有中间激活
浏览 3提问于2017-10-20得票数 1
1回答
如何将我用Tensorflow (python)训练的模型转换为与TensorflowJS一起使用而不涉及IBM (从现在的步骤开始)？
tensorflow、tensorflow2.0、tensorflow.js
我想做的是
我正在尝试学习TensorFlow对象识别，和往常一样，我在网上搜索教程。我不想涉及任何第三方云服务或web开发框架，我想学习使用本地JavaScript、Python和TensorFlow库。
到目前为止我拥有的
到目前为止，我一直在跟踪 (伴随一个)，以至于我在Tensorflow (python)中训练了一个模型，并希望将其转换为通过TensorflowJS在浏览器中运行。我也尝试过其他教程，但似乎还没有找到一个说明如何在没有第三方云/工具的情况下进行此操作的教程。
我知道为了在tensorflow.js中使用这个模型，我的目标是获得以下文件：
group1-shard1
浏览 1提问于2021-07-12得票数 3
2回答
从非最终keras模型层获取输出
python、tensorflow、keras、deep-learning、transfer-learning
我正在使用ubuntu和python3和keras，而不是tensorflow，我试图使用迁移学习从预先训练好的keras模型中创建一个模型，如所解释的那样：
我正在使用下面的代码
import numpy as np
from keras.applications import vgg16, inception_v3, resnet50, mobilenet
from keras import Model
a = np.random.rand(1, 224, 224, 3) + 0.001
a = mobilenet.preprocess_input(a)
mobilenet_model
浏览 4提问于2018-08-21得票数 7
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如何在谷歌云机器学习引擎上训练Keras模型
google-cloud-platform、keras
我可以在谷歌云机器学习引擎上训练tensorflow模型。但是当我使用Keras代码时，我在google cloud上得到了error No module named keras。
浏览 1提问于2017-04-10得票数 3
2回答
下载预先训练好的ResNet、VGG等ImageNet模型(.PB文件)
python、tensorflow、pre-trained-model
我已经从下载了一个预先训练好的关于ImageNet of Inception v3的模型(在学习codelabs的教程时找到了这个链接)。
这个压缩文件包含我可以在TensorFlow中作为GraphDef直接导入的.pb文件。
我想知道是否也有类似的.pb文件用于其他架构，如ResNet，VGG16，MobileNet等。如果有，您能提供这些文件的链接吗？
提前谢谢。
致以亲切的问候，
阿贾伊
浏览 1提问于2018-05-07得票数 8
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1回答
在不同机器上保存和加载通用句子编码器模型
tensorflow、keras、tensorflow-hub
我们如何在不同的机器上保存和加载通用句子编码器模型？ 我使用USE创建了一个Keras模型，并将其保存在机器A上。 from tensorflow.keras.layers import Dense, Dropout, Input
from tensorflow.keras.models import Model, load_model
import tensorflow_hub as hub
import tensorflow as tf
module_url = "/path/on/machine/A/universal-sentence-encoder_4"
emb
浏览 37提问于2021-11-12得票数 0
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