此外，我们还将讨论如何从该模型提取更高级别的特征，以重复用于其他视觉任务。...希望此代码可帮助小伙伴们将 TensorFlow 集成到自己的应用中，因此将逐步介绍主要函数： 命令行标记可控制文件加载路径以及输入图像的属性。...我创建的第一个节点只是一个 Const 操作，它会存储一个张量，其中包含要加载的图像的文件名。然后，该张量会作为第一个输入传递到 ReadFile 操作。...该参数可确保该节点会添加到 GraphDefBuilder 中存储的模型定义中。...在本示例中，我演示的是对象识别，但小伙伴们应该能够对自己在各种领域找到的或自行训练的其他模型使用非常相似的代码。我希望这一小示例可就如何在自己的产品中使用 TensorFlow 为大家带来一些启发。
模型的数据流图应当与其训练版本有所区分，因为它必须从占位符接收输入，并对其进行单步推断以计算输出。...对于Inception模型这个例子，以及对于任意一般图像识别模型，我们希望输入是一个表示了JPEG编码的图像字符串，这样就可轻易地将它传送到消费App中。...输出由classes_tensor构成，它包含了输出类名称列表以及模型分配给各类别的分值（或概率）的socres_tensor。...这个签名指定了输入张量的（逻辑）名称到所接收的图像的真实名称以及数据流图中输出张量的（逻辑）名称到对其获得推断结果的映射。 将JPEG编码的图像字符串从request参数复制到将被进行推断的张量。...本文小结 在本文中，我们学习了如何将训练好的模型用于服务、如何将它们导出，以及如何构建可运行这些模型的快速、轻量级服务器；还学习了当给定了从其他App使用TensorFlow模型的完整工具集后，如何创建使用这些模型的简单
这篇指南通过试着去解释一些 如何处理 保存着模型数据的文件的细节，使得开发者们做一些格式装换的工具更加简单。...Graph对象保存着网络的节点，每个节点代表一个Operation(add, matmul, etc)，节点之间由输入和输出链接起来。.../framework/node_def.proto.这些节点是Tensorflow中Graph的基本构件块，每个都定义了一个operation和它的输入连接。...然后，它去掉GraphDef中与 前向过程无关的节点，然后将处理后的GraphDef保存到输出文件中。 部署的时候，用这个玩意感觉爽的很。...翻译完毕，总结 本文中提到了以下几个概念： GraphDef GraphDef中存储的节点列表是模型体系结构的完整定义 NodeDef 用于代表一个op及其 输入输出 name: name属性表示op
;中的224值更改为299，并同时将const float input_mean = 117.0f;中的值 ]和const float input_std = 1.0f;至128.0f 从以下项更改输入和输出节点名称的值...->Run方法的输入节点名称和输出节点名称定义为与训练模型时相同： std::string input_layer = "img_placeholder"; std::string output_layer...如果模型需要多个输入节点，则可以调用多个feed方法。 然后，我们通过传递输出节点名称的字符串数组来运行模型。 在这里，对于我们的快速样式迁移模型，我们只有一个输入节点和一个输出节点。...最后，我们通过传递输出节点名称来获取模型的输出值。...在本书后面的几章中，您将看到如何在需要时借助或不借助我们的三种方法来查找模型训练的源代码，以找出关键的输入和输出节点名称。
不久以前，在移动设备上部署TF模型，需要为模型指定输入输出张量的名称。这个需求逼着程序员在整张计算图中寻找相应的张量。这种情况下，如果之前在计算图中变量未正确命名，这个过程就变得很繁琐了。...SignatureDefs定义了一组TensorFlow支持的计算签名，便于在计算图中找到适合的输入输出张量。简单的说，使用这些计算签名，可以准确指定特定的输入输出节点。...这里输入输出表示一个从字符串到TensorInfo对象的映射(后面会详细介绍)，定义了计算图中默认接收和输出的张量。方法名 参数指向一个TF高级服务API。 目前有3个服务API: 分类、预测和回归。...然后在export_path_base 目录下建一个新的目录(放新版本模型文件) 。 用SignatureDefs指定模型的输入输出张量。...签名了模型导出的类型，签名提供了从字符(张量的逻辑名)到TensorInfo 对象的映射。意思是，与其引用实际的输入输出张量名称，客户可以通过签名定义的逻辑名来引用张量。
TensorFlow’s (TF) 的 Object Detection API 刚刚开源，就有人利用它做出了对象识别的应用。评论的口径很一致：这么快就部署出来了，太牛了！让我们看看他是如何操作的。...有请 Pivotal Labs 的 Dat Tran： 本文将告诉大家如何使用 TensorFlow 新的 Object Detection API 和OpenCV（Python3.5）来开发你自己的实时对象识别的...在示例中，他们用了“ SSD with Mobilenet”模型，不过你也可以在他们称为“TensorFlow detection model zoo”的地方下载其他预训练模型。...示例已经写得很清楚了，它无非是做了以下几件事: 1.导入TensorFlow 、PIL 这样的package； 2.定义一些变量，比如级数、模型名称等等； 3.下载冻结模型（.pb-protobuf）...总的来说，OpenCV 上很多文件的直接应用效果并不是很好，例如，OpenCV 的很多功能都是 I/O 受限的。因此，我不得不想出几种方法来解决这个问题： 从网络摄像头读取帧会引发大量输入输出。
然后，从 Models Zoo中安装tensorflow对象检测模型。...参数 运行 在ROS中打开相机驱动程序，并在启动目录下的yaml配置文件中设置输入RGB主题名称。...但是，如果您需要一些灵活性，则需要逐个启动每个节点。...face_recognition， 将人脸图像放入人员文件夹并启动： $ roslaunch cob_people_object_detection_tensorflow cob_face_recognizer.launch.../ action_predictions上发布的概率 Subscibes：订阅 到* params.yaml文件中设置的任何RGB图像主题。
class Profiler: TensorFlow多步骤的分析器。2、函数advise(...): 自动配置和建议。profile(...): 概要文件的模型。...19、__eq____eq__(other)12、tf.profiler.profile概要文件的模型。...“op”视图使用操作类型组织配置文件。(例如MatMul)“范围”视图使用图节点名称范围组织概要文件。“图形”视图使用图形节点输入/输出组织概要文件。...对于由多个图节点组成的分析器节点，它对图节点的residual_bytes求和。min_output_bytes:只显示分析器节点的输出不少于这个字节。输出不一定由这个分析器节点分配。...log_dir:写入日志文件的目录。op_log:(可选)要编写的OpLogProto proto。如果没有提供，则创建一个新的。
您还将找到包含从整数标签到类名称的映射的$ DATA_DIR/labels.txt文件。 您可以使用相同的脚本创建mnist和cifar10数据集。...TFRecord格式由一系列的共享文件组成，其中每一个文件都是序列化的tf.Example proto。...在下表中列出了每个模型，都有对应的TensorFlow模型文件，Checkpiont，以及top1和top5精度（在imagenet测试集上）。...从已存在的checkpoint Fine-tuning一个模型 我们经常希望从预先训练的模型开始，并对其进行Fine-tuning，而不是从头开始训练。...-output_graph=/tmp/frozen_inception_v3.pb \ --output_node_names=InceptionV3/Predictions/Reshape_1 输出节点名称将根据型号而有所不同
这个教程将展现tfdbg的命令行界面的功能，并聚焦于如何调试在TensorFLow的模型开发中经常发生的一种错误：错误数值（nan和inf）导致的训练失败。...TensorFlow的计算图模型使得其不用用类似于Python的pdb等多用途的调试器来调试例如模型内部状态。tfdbg专门用来诊断这中类型的问题，并查明问题首先暴露出来的那个确切的节点。...从追溯中可以看到，操作是在代码debug_mnist.py:105-106行创建的： diff=y_*tf.log(y) *tfdbg的功能使得追溯张亮和操作到Python源文件中每行变得容易。...参考the（https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/r1.2/tensorflow/core/protobuf/debug.proto） proto...调试器在图中插入了额外的特殊目的的调试节点，来记录中间的张量的数值。这些节点肯定会减缓图的运行。如果你对剖析你的模型感兴趣，查看TensorFlow的tfprof和其他剖析工具。
首先，需要定义模型的输入层和输出层节点的名字（通过形参 ‘name’指定，名字可以随意，后面加载模型时，都是通过该name来传递数据的）： x = tf.placeholder(tf.float32,[...# 保存训练好的模型 #形参output_node_names用于指定输出的节点名称,output_node_names=['output']对应pre_num=tf.argmax(y,1,name="...private static final String inputName = "input/x_input"; //模型中输出变量的名称 private static final String outputName...；PredictionTF(AssetManager assetManager, String modePath)构造方法需要传入AssetManager对象和pb文件的路径；从资源文件中获取BitMap...的输入节点，并运行(run)tensorflow，最后获取（fetch）输出节点的输出信息。
下面给出了一个简单的样例程序说明变量重命名是如何被使用的。# 这里声明的变量名称和已经保存的模型中变量的名称不同。...比如在测试或者离线预测试时，只需要知道如何从神经网络的输入层经过前向传播稀疏得到输出层即可，而不需要类似于变量初始化、模型保存等辅助节点的信息。...这个运算有2个输入和1个输出。输入输出属性都指定了属性type_attr，并且这个属性的值为T。在OpDef的attr属性中，必须要出现名称为(name)为T的属性。...input属性中每个字符串的取值格式为node:src_output，其中node部分给出了一个节点的名称，src_ouput部分表明了这个输入时指定节点的第几个输出。...当某个保存的tensorflow模型文件被删除时，这个模型所对应的文件名也从checkpoint文件中删除。
比如在测试或者离西安与测试，只需要知道如何从神经网络的输入层经过前向传播稀疏得到输出层即可，而不需要类似于变量初始化、模型保存等辅助节点的信息。...input属性中每个字符串的取值格式为node:src_output，其中node部分给出了一个节点的名称，src_ouput部分表明了这个输入时指定节点的第几个输出。...以上样例文件中给出的最后一个名称为save/control_dependency，该节点是系统在完成tensorflow模型持久化过程中自动生成的一个运损。...从以上文件可以看出，这个节点就是在graph_def属性中给出的save/control_dependency节点。...当某个保存的tensorflow模型文件被删除时，这个模型所对应的文件名也从checkpoint文件中删除。
作者：知乎—对白 地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/352025069 目前，越来越多的互联网公司内部都有自己的一套框架去训练模型，而模型训练时需要的数据则都保存在分布式文件系统...表并存放在HDFS上，那么问题就来了，如何大规模地把HDFS中的数据直接喂到Tensorflow中呢？...的原理、构成和如何生成TFRecords文件。...每个Example会序列化成字节字符串并写入TFRecord文件中，代码如下： import tensorflow as tf # 回忆上一小节介绍的，每个Example内部实际有若干种Feature...Tensorflow提供了三种解析函数： 1、tf.FixedLenFeature(shape,dtype,default_value)：解析定长特征，shape：输入数据形状、dtype：输入数据类型
本博客实现将自己训练保存的ckpt模型转换为pb文件，该方法适用于任何ckpt模型，当然你需要确定ckpt模型输入/输出的节点名称。...ckpt文件状态是否可用 # input_checkpoint = checkpoint.model_checkpoint_path #得ckpt文件路径 # 指定输出的节点名称,该节点名称必须是原模型中存在的节点...，这个节点名称必须是原模型中存在的节点，对于freeze操作，我们需要定义输出结点的名字。...= checkpoint.model_checkpoint_path #得ckpt文件路径 # 指定输出的节点名称,该节点名称必须是原模型中存在的节点 output_node_names = "InceptionV3...= checkpoint.model_checkpoint_path #得ckpt文件路径 # 指定输出的节点名称,该节点名称必须是原模型中存在的节点 output_node_names = "InceptionV3
从代码可以看到，对于所有的operation对象都会有一个非空判断，因为这个op是和模型中训练时候生成的图对应的，获取实例的时候接口会去模型中查找这个节点，也就是这个op。...所以使用模型的时候，必须要知道这个模型的输入输出节点。...为什么是输入输出节点，因为训练模型生成的图是很大的，我用代码(我放在Tests目录下了)把ssd_mobilenet_v1_android_export.pb模型所有op打出来，发现一共有5000多个，...而有用的，目前从代码来看，就是一个输入节点（输入图像的tensor），4个输出节点（输出：分类，准确度分数，识别物体在图片中的位置用于画框，和num_detections）。...是因为，tensorflow生成graph后，不会直接运行，因为Graph会有很多条通路，只有在对输出的operation进行run之后，graph才会从output operation开始，反向查找运行的前置条件
（另外一个好处是，如果您共享模型而没有共享训练脚本，开发人员可以研究模型并快速识别图形的输入输出）。 我开始猜想Logit层是输出层，但那不是我们想要获得推断结果的层。...由于我们命名了输入和输出图层，因此我们可以轻松识别它们，然后开始了解哪些图层对于推断是必需的，哪些图层可以丢弃掉的。 绿线框起来的所有内容都用于在训练过程中调整权重。...优化冻结图 optimize_for_inference工具（安装指南）接受输入和输出名称，并执行另一次传递以去除不必要的图层。...用它在每一步评估图形，识别不支持的图层，并找出输入和输出形状。...您也可以使用Tensorboard查找生成的名称，但是对输入和输出进行命名可以让其他可能没有原始训练脚本的人员更加清楚。
目前，越来越多的互联网公司内部都有自己的一套框架去训练模型，而模型训练时需要的数据则都保存在分布式文件系统（HDFS）上。...表并存放在HDFS上，那么问题就来了，如何大规模地把HDFS中的数据直接喂到Tensorflow中呢？...的原理、构成和如何生成TFRecords文件。...每个Example会序列化成字节字符串并写入TFRecord文件中，代码如下： import tensorflow as tf # 回忆上一小节介绍的，每个Example内部实际有若干种Feature...Tensorflow提供了三种解析函数： tf.FixedLenFeature(shape,dtype,default_value)：解析定长特征，shape：输入数据形状、dtype：输入数据类型、default_value
([train_step, variables_averages_op]): train_op = tf.no_op(name='train') # 将结果记录进log文件夹中...比如 layerl 和 layer2 之间的边表示了 layer1 的输出将会作为 layer2 的输入。TensorBoard 可视化效果图的边上还标注了张量的维度信息。...从图中可以看出，节点 input 和 layer1 之间传输的张量的维度为*784。这说明了训练时提供的 batch 大小不是固定的（也就是定义的时候是 None），输入层节点的个数为 784。...除了手动的通过 TensorFlow 中的命名空间来调整 TensorBoard 的可视化效果图，TensorBoard 也会智能地调整可视化效果图上的节点.TensorFlow 中部分计算节点会有比较多的依赖关系...右键单击可视化效果图上的节点会弹出一个选项，这个选项可以将节点加入主图或者从主图中删除。左键选择一个节点并点击信息框下部的选项也可以完成类似的功能。
此外作者还做了很多选项，比如如果你的keras模型文件分为网络结构和权重两个文件也可以支持，或者你想给转化后的网络节点编号，或者想在TensorFlow下继续训练等等，这份代码都是支持的，只是使用上需要输入不同的参数来设置...另外还告诉你冻结了多少个变量，以及你输出的模型路径，pb文件就是TensorFlow下的模型文件。...(graph_def, name='') # 获取当前计算图 graph = tf.get_default_graph() # 从图中获输出那一层 pred = graph.get_tensor_by_name...pred_index = res[0][0] print('Predict:', pred_index) 在代码中可以看到，我们用到了上面得到的输入层和输出层的名称，但是在后面加了一个“:0”，也就是索引...，因为名称只是指定了一个层，大部分层的输出都是一个tensor，但依然有输出多个tensor的层，所以需要制定是第几个输出，对于一个输出的情况，那就是索引0了。
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