從訓練好的tensorflow模型中列印訓練變數例項
從tensorflow 訓練後儲存的模型中列印訓變數:使用tf.train.NewCheckpointReader()
import tensorflow as tf reader = tf.train.NewCheckpointReader('path/alexnet/model-330000') dic = reader.get_variable_to_shape_map() print dic
列印變數
w = reader.get_tensor("fc1/W") print type(w) print w.shape print w[0]
以上這篇從訓練好的tensorflow模型中列印訓練變數例項就是小編分享給大家的全部內容了,希望能給大家一個參考,也希望大家多多支援我們。
相關推薦
從訓練好的tensorflow模型中列印訓練變數例項
從tensorflow 訓練後儲存的模型中列印訓變數:使用tf.train.NewCheckpointReader() import tensorflow as tf
Tensorflow實現在訓練好的模型上進行測試
Tensorflow可以使用訓練好的模型對新的資料進行測試,有兩種方法:第一種方法是呼叫模型和訓練在同一個py檔案中,中情況比較簡單;第二種是訓練過程和呼叫模型過程分別在兩個py檔案中。本文將講解第二種方法。
如何將tensorflow訓練好的模型移植到Android (MNIST手寫數字識別)
【尊重原創,轉載請註明出處】https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/79672257 專案Github下載地址:https://github.com/PanJinquan/Mnist-tensorFlow-AndroidDemo
解決Pytorch 載入訓練好的模型 遇到的error問題
這是一個非常愚蠢的錯誤 debug的時候要好好看error資訊 提醒自己切記好好對待error!切記!切記!
pytorch 使用載入訓練好的模型做inference
前提: 模型引數和結構是分別儲存的 1、 構建模型(# load model graph) model = MODEL()
keras讀取訓練好的模型引數並把引數賦值給其它模型詳解
介紹 本博文中的程式碼,實現的是載入訓練好的模型model_halcon_resenet.h5,並把該模型的引數賦值給兩個不同的新的model。
Keras 載入已經訓練好的模型進行預測操作
使用Keras訓練好的模型用來直接進行預測,這個時候我們該怎麼做呢?【我這裡使用的就是一個圖片分類網路】
使用Keras預訓練好的模型進行目標類別預測詳解
前言 最近開始學習深度學習相關的內容,各種書籍、教程下來到目前也有了一些基本的理解。參考Keras的官方文件自己做一個使用application的小例子,能夠對圖片進行識別,並給出可能性最大的分類。
使用預先訓練好的模型來訓練小訓練集tf-keras實現
> //20201104 > 寫在前面:最近在練手keras的相關專案,今天做了一個使用預訓練模型訓練小資料集的專案,在此記錄總結一下
如何在PyTorch和TensorFlow中訓練影象分類模型
作者|PULKIT SHARMA 編譯|Flin 來源|analyticsvidhya 介紹 影象分類是計算機視覺的最重要應用之一。它的應用範圍包括從自動駕駛汽車中的物體分類到醫療行業中的血細胞識別,從製造業中的缺陷物品識別到建立可以對戴口
Pytorch中GPU訓練好模型CPU下使用
技術標籤:PyTorch深度學習 GPU訓練模型在CPU下使用 今天我想試試那個SkyAR,但是我沒找到GPU的電腦我就想在CPU下使用GPU訓練好的模型,使用的時遇到了下面這個問題
python介面呼叫已訓練好的caffe模型測試分類方法
訓練好了model後,可以通過python呼叫caffe的模型,然後進行模型測試的輸出。 本次測試主要依靠的模型是在caffe模型裡面自帶訓練好的結構引數:~/caffe/models/bvlc_reference_caffenet/bvlc_reference_caffenet.caf
tensorflow模型繼續訓練 fineturn例項
解決tensoflow如何在已訓練模型上繼續訓練fineturn的問題。 訓練程式碼 任務描述: x = 3.0,y = 100.0, 運算公式 x×W+b = y,求 W和b的最優解。
列印tensorflow恢復模型中所有變數與操作節點方式
我就廢話不多說了,大家還是直接看程式碼吧! #引數恢復 self.sess=tf.Session() saver = tf.train.import_meta_graph(os.path.join(model_fullpath,\'model.ckpt-7.meta\'))
淺談Tensorflow載入Vgg預訓練模型的幾個注意事項
寫這個部落格的關鍵Bug: Value passed to parameter \'input\' has DataType uint8 not in list of allowed values: float16,bfloat16,float32,float64。本部落格將圍繞 載入圖片 和 儲存圖片到本地 來詳細解釋和解決
Tensorflow載入Vgg預訓練模型操作
很多深度神經網路模型需要載入預訓練過的Vgg引數,比如說:風格遷移、目標檢測、影象標註等計算機視覺中常見的任務。那麼到底如何載入Vgg模型呢?Vgg檔案的引數到底有何意義呢?載入後的模型該如何使用呢?
使用Keras訓練好的.h5模型來測試一個例項
環境:python 3.6 +opencv3+Keras 訓練集:MNIST 下面劃重點:因為MNIST使用的是黑底白字的圖片,所以你自己手寫數字的時候一定要注意把得到的圖片也改成黑底白字的,否則會識別錯(至少我得到的結論是這樣的 ,之前
tensorflow官方github 預訓練模型下載
tensorflow官方github 預訓練模型下載 一、官網連結二、使用步驟1.尋找你想要的預訓練模型2.下載對應檔案Code對應程式原始碼Checkpoint對應預訓練模型
BERT預訓練tensorflow模型轉換為pytorch模型
在Bert的預訓練模型中,主流的模型都是以tensorflow的形勢開源的。但是huggingface在Transformers中提供了一份可以轉換的介面(convert_bert_original_tf_checkpoint_to_pytorch.py)。但是如何在windows的IDE中執行
從0開始yolo模型訓練
- Anconda環境搭建 提醒:所有操作都是在anconda的yolo的環境下進行的,在建立yolo環境後,之後每次進入CMD都需要切換到yolo環境中去(否則進入預設的base環境中)