本文主要记录Keras训练得到的.h5模型文件转换成TensorFlow的.pb文件 #*-coding:utf-8-* """ 将keras的.h5的模型文件,转换成TensorFlow的pb文件 """ # ========================================================== from keras.models import load_model import tensorflow as t

h5_to_pb.py from keras.models import load_model import tensorflow as tf import os import os.path as osp from keras import backend as K #路径参数 input_path = 'input path' weight_file = 'weight.h5' weight_file_path = osp.join(input_path,weight_file) outpu

由题目就可以看出,本节内容分为三部分,第一部分就是如何将训练好的模型持久化,并学习模型持久化的原理,第二部分就是如何将CKPT转化为pb文件,第三部分就是如何使用pb模型进行预测. 一,模型持久化 为了让训练得到的模型保存下来方便下次直接调用,我们需要将训练得到的神经网络模型持久化.下面学习通过TensorFlow程序来持久化一个训练好的模型,并从持久化之后的模型文件中还原被保存的模型,然后学习TensorFlow持久化的工作原理和持久化之后文件中的数据格式. 1,持久化代码实现 TensorF

文章目录 [Tensorflow]模型持久化的原理,将CKPT转为pb文件,使用pb模型预测 一.模型持久化 1.持久化代码实现 convert_variables_to_constants固化模型结构 2. 持久化原理及数据格式 1. meta_info_def属性 2. graph_def 属性 3. saver_def 属性 4. collection def 属性 二.将CKPT转化为pb格式 2.1 对指定输出的节点名称的理解 2.2 查看ckpt网络的输入输出张量名称 2.3 查看生

tensorflow  python创建模型,训练模型,得到.pb模型文件后,用c++ api进行预测 #include <iostream> #include <map> #include "tensorflow/cc/ops/const_op.h" #include "tensorflow/cc/ops/image_ops.h" #include "tensorflow/cc/ops/standard_ops.h" #

查看tensorflow pb模型文件的节点信息: import tensorflow as tf with tf.Session() as sess: with open('./quantized_model.pb', 'rb') as f: graph_def = tf.GraphDef() graph_def.ParseFromString(f.read()) print graph_def 效果: # ... node { name: "FullyConnected/BiasAdd&qu

链接:https://blog.csdn.net/thriving_fcl/article/details/75213361 saved_model模块主要用于TensorFlow Serving.TF Serving是一个将训练好的模型部署至生产环境的系统,主要的优点在于可以保持Server端与API不变的情况下,部署新的算法或进行试验,同时还有很高的性能. 保持Server端与API不变有什么好处呢?有很多好处,我只从我体会的一个方面举例子说明一下,比如我们需要部署一个文本分类模型,那么输入

用mmdnn实现模型转换 参考链接:https://www.twblogs.net/a/5ca4cadbbd9eee5b1a0713af 安装mmdnn pip install mmdnn 准备好mxnet模型的.json文件和.params文件, 以InsightFace mxnet r50为例        https://github.com/deepinsight/insightface 用mmdnn运行命令行 python -m mmdnn.conversion._script.con

#include <fstream> #include <utility> #include <Eigen/Core> #include <Eigen/Dense> #include <iostream> #include "tensorflow/cc/ops/const_op.h" #include "tensorflow/cc/ops/image_ops.h" #include "tensor

#include <iostream> #include "tensorflow/cc/ops/const_op.h" #include "tensorflow/cc/ops/image_ops.h" #include "tensorflow/cc/ops/standard_ops.h" #include "tensorflow/core/framework/graph.pb.h" #include "t

代码如下: import tensorflow as tf def get_all_layernames(): """get all layers name""" pb_file_path = '/home/nvidia/sq/facenet-master/model_checkpoints/free_grah.pb' from tensorflow.python.platform import gfile sess = tf.Session()

from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np import os import six.moves.urllib as urllib import sys import tarfile import tensorflow as tf import zipfile import glob from collections import defaultdict from io import StringIO from PIL impo

1.需要加上如下设置,否则转换前后输出可能不一致,这个主要针对dropout.BN层训练测试不一致 from keras import backend as K K.set_learning_phase(0) # 0 testing, 1 training mode 2.outputs而非output,否则会导致转换后无法 batch inference def h5_to_pb(h5_model, output_dir, model_name, out_prefix="output_"

raise self.ParseError('Expected identifier or number, got %s.' % result)google.protobuf.text_format.ParseError: 139:1 : Expected identifier or number, got }. 不知道为什么pipeconfig里面结尾多了"}",看了看config里面明明没有

使用tensorflow训练模型,ckpt作为tensorflow训练生成的模型,可以在tensorflow内部使用.但是如果想要永久保存,最好将其导出成pb的形式. tensorflow已经准备好ckpt转pb的脚本,直接使用tensorflow脚本就可以很方便地将文件类型转换掉. 在github下载tensorflow代码,https://github.com/tensorflow/models/tree/master,其中research/object_detection文件夹里,提供了名

打印pb模型参数及可视化结构import tensorflow as tf from tensorflow.python.framework import graph_util tf.reset_default_graph() # 重置计算图 output_graph_path = '/home/huihua/NewDisk/stuff_detector_v1.pb' with tf.Session() as sess: tf.global_variables_initializer().run

参考链接:https://github.com/argman/EAST (项目来源) https://github.com/opencv/opencv/issues/12491  (遇到的问题)   https://www.pyimagesearch.com/2018/08/20/opencv-text-detection-east-text-detector/   (opencv加载) 文字检测有很多比较好的现成的模型比如yolov3,pesnet,pennet,east.不一一赘述,讲一下自

1.CKPT 目录结构 checkpoint: model.ckpt-1000.index model.ckpt-1000.data-00000-of-00001 model.ckpt-1000.meta 特点: 首先这种模型文件是依赖 TensorFlow 的,只能在其框架下使用: 数据和图是分开的 这种在训练的时候用的比较多. 代码:就省略了 2.pb模型-只有模型 这种方式只保存了模型的图结构,可以保留隐私的公布到网上. 感觉一些水的论文会用这种方式. 代码: thanks:https:/

[机器学习炼丹术]的炼丹总群已经快满了,要加入的快联系炼丹兄WX:cyx645016617 参考目录: 目录 1 创建自定义网络层 2 创建一个完整的CNN 2.1 keras.Model vs keras.layers.Layer 之前讲过了如何用tensorflow构建数据集,然后这一节课讲解如何用Tensorflow2.0来创建模型. TF2.0中创建模型的API基本上都放到了它的Keras中了,Keras可以理解为TF的高级API,里面封装了很多的常见网络层.常见损失函数等. 后续会详细

1 import tensorflow as tf 2 import onnx 3 import onnxsim 4 import numpy as np 5 import torch 6 from model.facedetector_model import mobilenetv2_yolov3 7 8 #提取pb模型中的参数 9 def extract_params_from_pb(): 10 constant_values = {} 11 with tf.compat.v1.Sessio