虽然说 TensorFlow 2.0 即将问世,但是有一些模块的内容却是不大变化的.其中就有 tf.saved_model 模块,主要用于模型的存储和恢复.为了防止学习记录文件丢失或者蠢笨的脑子直接遗忘掉这部分内容,在此做点简单的记录,以便将来查阅. 最近为了一个课程作业,不得已涉及到关于图像超分辨率恢复的内容,不得不准备随时存储训练的模型,只好再回过头来瞄一眼 TensorFlow 文档,真是太痛苦了. tf.saved_model 模块下面有很多文件和函数,精力有限,只好选择于自己有用的东西

一.实验环境 实验板:TQ2440开发板 SDRAM:64M norflash:EN29LV160AB(2M) nandflash:(256M) 二.移植 本文不详谈从smdk2410移植到TQ2440的详细过程,只把涉及本文的norflash移植详细阐述. 1.norflash移植 /*----------------------------------------------------------------------- * FLASH and environment organizat

. . . . . 今天写测试脚本的时候需要将生成的十六进制值作为参数传递给某个命令,而循环生成的数值都是十进制的.在网上查了好久也没有找到如何将一个变量中的值进行进制转换,并保存到变量中,网上的办法都是将一个常量转换进制后赋值给变量. 在群里问了群友未果后,忽然灵光一现找到了解决办法.最近记忆力越来越差了,赶紧记录下来,也给其他遇到相同问题的园友提供一份参考. } do i=`printf "0x%02x\n" ${i}` done 注意第三行包围着 printf(1) 命令的并不是

最近需要用到os.system 发现不能赋值到变量 后查有更新的模块,如下: os.system os.spawn* os.popen* popen2.* commands.* 重新使用content=os.popen(‘help’).read() 就能获取到了 import pyodbcimport sysimport osimport commands #python conn sql server2008R2conn = pyodbc.connect( driver='{sql serve

转自:http://blog.csdn.net/csfreebird/article/details/7978699 `符号包含的命令执行完后,可以讲其输出结果保存到变量中 #!/bin/bash v=`java -version` echo $v 执行结果: $ ./install.sh java version "1.6.0_34" Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.6.0_34-b04) Java HotSpot(TM) -Bit

在OpenCv中,我们有时候需要查看CvRect变量的值,我们可以通过将其保存到文件来查看,保存的代码如下: void writeCvRectToFile(CvRect &rect, const char *filename) { CvFileStorage *fs = cvOpenFileStorage(filename, , CV_STORAGE_WRITE); if (!fs) { fprintf(stderr, "Could not open file ..\n");

simotion读写CF卡功能 1 使用西门子的Simotion运动控制器时,有时需要用到 读/写 CF卡的功能.主要来自以下几个方面的需求. 1)用户数据量较大,可保持(retain)存储区的容量不够(D435-2 为 384K),需要将数据写入CF卡. 2)在极其罕见的情况下,例如在启动过程中出现断电,可保持(retain)存储区的数据可能丢失.用户希望在CF卡中对数据进行备份 2 为了方便实现以上需求,在标准库的基础上,编写了两个FB块. FB_VariablesStorageHandli

在 subclassed_model.py 中,通过对 tf.keras.Model 进行子类化,设计了两个自定义模型. import tensorflow as tf tf.enable_eager_execution() # parameters UNITS = 8 class Encoder(tf.keras.Model): def __init__(self): super(Encoder, self).__init__() self.fc1 = tf.keras.layers.Dens

有时候我们需要所有页面都使用同一个变量,比如用户登录信息.那不可能render每一个页面时都去传递一个变量,会非常麻烦 而用session可以解决这个问题   web的session可以通过request.session返回,返回结果是一个字典 第一步:通过视图修改session中自定义key的内容 比如我增加一个username字段   在webManage下新建一个叫做context_processor的文件,然后添加下面的内容 def username(request):     retu

这里分别针对shell脚本和python脚本举例: shell脚本如下: 注意:在hive语句左右两边使用的是ESC键下面的点号,不是单引号. #!/usr/bin/env bash test1=`hive -S -e "select max(period_value) from dw_dm.dm_guba_loginlog_activity_stat where dim = 'all' and period = 'day' and year = '2017';"` test1=`ec

Python 3 comes bundled with the venv module to create virtual environments Create an environment Create a project folder and a venv folder within: mkdir myproject cd myproject python3 -m venv venv Activate the environment Before you work on your proj

const STORAGE_KEY = 'todos-vuejs'//定义常量保存键值 export default{ fetch(){ return JSON.parse(window.localStorage.getItem(STORAGE_KEY)|| '[]'); }, save(items){ window.localStorage.setItem(STORAGE_KEY,JSON.stringify(items)) } }

echo off & color 0A for /f "usebackq delims=" %%i in (`"svn info Server | findstr "Rev""`) do set Reversion=%%i echo %Reversion% pause 输出: Last Changed Rev: 33923

本文地址:https://www.cnblogs.com/tujia/p/13862360.html 系列文章: [0]TensorFlow光速入门-序 [1]TensorFlow光速入门-tensorflow开发基本流程 [2]TensorFlow光速入门-数据预处理(得到数据集) [3]TensorFlow光速入门-训练及评估 [4]TensorFlow光速入门-保存模型及加载模型并使用 [5]TensorFlow光速入门-图片分类完整代码 [6]TensorFlow光速入门-python模

前文:三分钟快速上手TensorFlow 2.0 (中)——常用模块和模型的部署 TensorFlow 模型导出 使用 SavedModel 完整导出模型 不仅包含参数的权值,还包含计算的流程(即计算图) tf.saved_model.save(model, "保存的目标文件夹名称") 将模型导出为 SavedModel model = tf.saved_model.load("保存的目标文件夹名称") 载入 SavedModel 文件 因为 SavedModel

官方中文文档的网址先贴出来:https://tensorflow.google.cn/programmers_guide/saved_model tf.train.Saver 类别提供了保存和恢复模型的方法.tf.train.Saver 构造函数针对图中所有变量或指定列表的变量将 save 和 restore op 添加到图中.Saver 对象提供了运行这些 op 的方法,指定了写入或读取检查点文件的路径. TensorFlow 将变量保存在二进制检查点文件中,简略而言,这类文件将变量名称映射到

tf用 tf.train.Saver类来实现神经网络模型的保存和读取.无论保存还是读取,都首先要创建saver对象. 用saver对象的save方法保存模型 保存的是所有变量 save( sess, save_path, global_step=None, latest_filename=None, meta_graph_suffix='meta', write_meta_graph=True, write_state=True ) 保存模型需要session,初始化变量 用法示例 import

TensorFlow 模型保存与恢复 一个快速完整的教程,以保存和恢复Tensorflow模型. 在本教程中,我将会解释: TensorFlow模型是什么样的? 如何保存TensorFlow模型? 如何恢复预测/转移学习的TensorFlow模型? 如何使用导入的预先训练的模型进行微调和修改? 这个教程假设你已经对神经网络有了一定的了解.如果不了解的话请查阅相关资料. 1. 什么是TensorFlow模型? 训练了一个神经网络之后,我们希望保存它以便将来使用.那么什么是TensorFlow模型?

将网络模型,图加权值,保存为.pb文件  write.py # -*- coding: utf-8 -*- from __future__ import absolute_import, unicode_literals from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import tensorflow as tf import shutil import os.path export_dir = '../model/' if

本文介绍下,一个mysql的例子,将查询到的数据结果保存到一个变量中.有需要的朋友可以参考下. 本代码演示: 将mysql查询结果保存到变量中的方法. 代码: view source print? 001 mysql> CREATE TABLE Employee( //创建数据表 002     ->     id            int, 003     ->     first_name    VARCHAR(15), 004     ->     last_name