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TensorFlow模型持久化~模型加载

前面提到保存模型时候的变量参数是依附在计算图的结构上的,但此时我们仅仅将保存模型的变量参数加载进来,并没有加载模型的计算图,所以如果我们想要正常的加载保存模型的变量参数的话,就需要定义一个和保存模型时候一模一样的计算图结构...也就是说保存模型的时候,已经对变量进行初始化了,所以不需要在加载模型的时候进行全局变量的初始化操作了。...下面交换显示的全局初始化变量与加载模型代码交换: ?...仅加载模型中保存的变量 前面说了很多关于加载变量,下面说一说如何加载模型。如果不希望在加载模型的时候重复定义计算图,可以直接加载已经持久化的图。...对于加载模型的操作TensorFlow也提供了很方便的函数调用,我们还记得保存模型时候将计算图保存到.meta后缀的文件中。那此时只需要加载这个文件即可: ?

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WebGL加载本地模型

前言 大部分的webgl框架,比如threejs和babylon等,都可以加载obj和gltf模型。...我们的引擎,基于three封装,同样有加载模型的loader,因此加载obj和gltf模型也是很简单就可以实现的。 不过加载文件都是在线的文件,也就是通过url的形式进行加载。...团队开发的三维可视化平台框架,需要能够上传obj和gltf等格式的模型,在上传前,需要先对模型预览,这就涉及到如何加载本地模型的问题了。 加载本地模型 本文以gltf为例,进行说明。...加载本地模型的思路是这样的: 既然引擎可以通过url的机制,加载模型。 那么如果有一种机制,可以把本地文件及其关联的资源(比如贴图)等转换成url的形式,就可以进行使用loader进行访问了。...加载本地模型 有了上述基础知识,大致的思路就出来了: 首先 加载本地文件,读取file对象(可能是多个File对象,因为一个模型可能包括多个资源文件)。

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PyTorch 实战(模型训练、模型加载模型测试)

本次将一个使用Pytorch的一个实战项目,记录流程:自定义数据集->数据加载->搭建神经网络->迁移学习->保存模型->加载模型->测试模型 自定义数据集 参考我的上一篇博客:自定义数据集处理 数据加载...shape) optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=lr) criteon = nn.CrossEntropyLoss() 保存、加载模型...pytorch保存模型的方式有两种: 第一种:将整个网络都都保存下来 第二种:仅保存和加载模型参数(推荐使用这样的方法) # 保存和加载整个模型 torch.save(model_object..., 'model.pkl') model = torch.load('model.pkl') # 仅保存和加载模型参数(推荐使用) torch.save(model_object.state_dict(...model.pkl则是第一种方法保存的 [在这里插入图片描述] 测试模型 这里是训练时的情况 [在这里插入图片描述] 看这个数据准确率还是不错的,但是还是需要实际的测试这个模型,看它到底学到东西了没有

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用NodeJSTensorFlowJS调用BERT实现文本分类

DEANAI/NLP工程师,微软MVP,公众号《人工智能工程》 题图 "JavaScript Logo"byb0neskullis licensed underCC BY-NC-SA 2.0 几个提前知识 TensorFlowJS...,因为加载速度和推理速度都比Python版本快的原因,如果不是必须要用GPU的话对于小模型更是可以适合配合FaaS等工具更好的实现云AI函数 更多内容和代码可以参考这个REPO https://github.com.../qhduan/bert-model/ TensorFlowJS/NodeJS的限制 一些算子不支持,例如python版本有的tf.strings....*下面的算子 虽然NodeJS版本可以加载TensorFlow 2.x saved model格式,但是不能继续训练(python是可以的) 训练速度还是比python的慢 测试环境准备 数据方面这里我们用之前...// 构建数据流 // 文本输入会经过tokenizers // 然后用bert计算出sequence_output // 不更新bert的参数是因为nodejs现在还无法训练读取的模型

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用NodeJSTensorFlowJS调用BERT实现文本分类

几个提前知识 TensorFlowJS可以简单认为有Browser和NodeJS两个版本,前者可以运行在浏览器,后者可以运行在NodeJS环境下 NodeJS版本的模型推理速度比Python快哦!...,因为加载速度和推理速度都比Python版本快的原因,如果不是必须要用GPU的话对于小模型更是可以适合配合FaaS等工具更好的实现云AI函数 更多内容和代码可以参考这个REPO https://github.com.../qhduan/bert-model/ TensorFlowJS/NodeJS的限制 一些算子不支持,例如python版本有的tf.strings....*下面的算子 虽然NodeJS版本可以加载TensorFlow 2.x saved model格式,但是不能继续训练(python是可以的) 训练速度还是比python的慢 测试环境准备 数据方面这里我们用之前...// 构建数据流 // 文本输入会经过tokenizers // 然后用bert计算出sequence_output // 不更新bert的参数是因为nodejs现在还无法训练读取的模型

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Hexo使用more标签后图片无法加载

– more –>后图片无法加载 问题 我在写文章时需要用到图片,所以在socourse目录下新建了一个img目录来存放我日后文章所需用到的图片,插入图片用的是!...– more –>标签后,在打开文章会出现图片全部无法正常显示。...如下图: 解决办法 在想了一晚上后,我通过复制打开不能正常显示的图片的链接地址,并打开链接,发现图片加载的地址与我设置的相对路径地址不符,其加载的图片地址是在public/2021/12/10/**...– more –>标签的问题上,因为添加该标签会重新打开一个页面来显示完整文章内容,就因为这个操作更改了文章与图片目录之间的相对位置,导致加载图片失败。

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ue4动态加载模型(unity资源加载)

需要注意的几点: 1.调试环境下进行的资源加载方式到打包出来后不一定能够使用。.../RuntimeActor/RuntimeCameraBP.RuntimeCameraBP_C"; 2>使用UE4编辑器的Copy Reference即可,除了蓝图类要加 _C 其他的资源应该都可以加载...关于动态资源生成的几种方式 资源加载远不止我列出这几种方式,会有更多。 1>代码方式如何Spawn蓝图类?...1 如何非构造函数方式加载一个uasset(直接代码写中文以及中文图片的命名方式的习惯不好,不要学我) //静态方法, 加载uasset的资源,比如UI贴图等。...//.h中声明一下 加载一个蓝图类 UPROPERTY() TSubclassOf BP_1; //构造函数中实现, 加载一个蓝图类 BP_1 = LoadClass<AActor

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模型保存,加载和使用

[阿里DIN] 模型保存,加载和使用 0x00 摘要 Deep Interest Network(DIN)是阿里妈妈精准定向检索及基础算法团队在2017年6月提出的。...本文是系列第 12 篇 :介绍DIN模型的保存,加载和使用。 0x01 TensorFlow模型 1.1 模型文件 TensorFlow模型会保存在checkpoint相关文件中。...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会从checkpoint文件中删除。...它先加载模型文件; 提供checkpoint文件地址后,它从checkpoint文件读取权重数据初始化到模型里的权重变量; 将权重变量转换成权重常量 (因为常量能随模型一起保存在同一个文件里); 再通过指定的输出节点将没用于输出推理的...,我们在加载之后,打印出图中对应节点: graph = load_graph('.

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