saver.restore() 恢复部分变量

解决tensorflow Saver.restore()无效的问题

解决tensorflow 的 Saver.restore()无法从本地读取变量的问题 最近做tensorflow 手写数字识别的时候遇到了一个问题,Saver的restore()方法无法从本地恢复变量,导致了每次都会重新训练. 原来代码 saver = tf.train.Saver(max_to_keep=5) epoch = tf.Variable(0, name='epoch', trainable=False) sess = tf.Session() sess.run(tf.global_

深度学习原理与框架-CNN在文本分类的应用 1.tf.nn.embedding_lookup(根据索引数据从数据中取出数据) 2.saver.restore(加载sess参数)

1. tf.nn.embedding_lookup(W, X) W的维度为[len(vocabulary_list), 128], X的维度为[?, 8],组合后的维度为[?, 8, 128] 代码说明一下:即根据每一行X中的一个数,从W中取出对应行的128个数据,比如X[1, 3]个数据是3062,即从W中的第3062行取出128个数据 import numpy as np import tensorflow as tf data = np.array([[2, 1], [3, 4], [5,

深度学习原理与框架-猫狗图像识别-卷积神经网络(代码) 1.cv2.resize(图片压缩) 2..get_shape()[1:4].num_elements(获得最后三维度之和) 3.saver.save(训练参数的保存) 4.tf.train.import_meta_graph(加载模型结构) 5.saver.restore(训练参数载入)

1.cv2.resize(image, (image_size, image_size), 0, 0, cv2.INTER_LINEAR) 参数说明:image表示输入图片,image_size表示变化后的图片大小,0, 0表示dx和dy, cv2.INTER_LINEAR表示插值的方式为线性插值 2.image.get_shape[1:4].num_elements() 获得最后三个维度的大小之和 参数说明:image表示输入的图片 3. saver.save(sess, path, glob

saver.restore()遇到的错误

运行python程序执行  saver.restore(sess,"E:/pythonFile/untitled/deepLearning/model/model.ckpt")  出行错误,下面报错是 NotFoundError (see above for traceback): Unsuccessful TensorSliceReader constructor: Failed to find any matching files for E:/pythonFile/untitle

由浅入深之Tensorflow(4)----Saver&restore

x = tf.placeholder(tf.float32) y = tf.placeholder(tf.float32) w = tf.Variable(tf.zeros([1, 1], dtype=tf.float32)) b = tf.Variable(tf.ones([1, 1], dtype=tf.float32)) y_hat = tf.add(b, tf.matmul(x, w)) ...more setup for optimization and what not... sav

HTM5 之 Canvas save 、restore 恢复画布状态的理解

save是用来保存canvas状态,这句话很关键,意思是指后续对canvas的操作:平移.放缩.旋转.错切.裁剪等可以恢复. 我之前一直没能理解,认为对画布的画线等操作也可以恢复,其实不是这样子的,只是平移.放缩.旋转.错切.裁剪等操作. 看w3c官网对此的说明: w3c的说法是path和render context's bitmaps不支持状态的恢复. 看完整的示例代码: <!doctype html> <html lang="en"> <head>

基于Python玩转人工智能最火框架 TensorFlow应用实践✍✍✍

基于Python玩转人工智能最火框架  TensorFlow应用实践 随着 TensorFlow 在研究及产品中的应用日益广泛,很多开发者及研究者都希望能深入学习这一深度学习框架.而在昨天机器之心发起的框架投票中,2144 位参与者中有 1441 位都在使用 TensorFlow 框架,是所有框架中使用率最高的.但 TensorFlow 这种静态计算图有一定的学习成本,因此也阻挡了很多准备入坑的初学者.本文介绍了学习 TensorFlow 的系列教程,旨在通过简单的理论与实践帮助初学者一步步掌握

Python玩转人工智能最火框架 TensorFlow应用实践 学习 教程

随着 TensorFlow 在研究及产品中的应用日益广泛,很多开发者及研究者都希望能深入学习这一深度学习框架.而在昨天机器之心发起的框架投票中,2144 位参与者中有 1441 位都在使用 TensorFlow 框架,是所有框架中使用率最高的.但 TensorFlow 这种静态计算图有一定的学习成本,因此也阻挡了很多准备入坑的初学者.本文介绍了学习 TensorFlow 的系列教程,旨在通过简单的理论与实践帮助初学者一步步掌握 TensorFlow 的编程技巧. 这一系列教程分为 6 部分,从为

tensorflow 1.0 学习：模型的保存与恢复(Saver)

将训练好的模型参数保存起来,以便以后进行验证或测试,这是我们经常要做的事情.tf里面提供模型保存的是tf.train.Saver()模块. 模型保存,先要创建一个Saver对象:如 saver=tf.train.Saver() 在创建这个Saver对象的时候,有一个参数我们经常会用到,就是 max_to_keep 参数,这个是用来设置保存模型的个数,默认为5,即 max_to_keep=5,保存最近的5个模型.如果你想每训练一代(epoch)就想保存一次模型,则可以将 max_to_keep设置

TensorFlow：tf.train.Saver()模型保存与恢复

1.保存 将训练好的模型参数保存起来,以便以后进行验证或测试.tf里面提供模型保存的是tf.train.Saver()模块. 模型保存,先要创建一个Saver对象:如 saver=tf.train.Saver() 在创建这个Saver对象的时候,有一个参数经常会用到,max_to_keep 参数,这个是用来设置保存模型的个数,默认为5,即 max_to_keep=5,保存最近的5个模型.如果想每训练一代(epoch)就想保存一次模型,则可以将 max_to_keep设置为None或者0,但是这样

tensorflow的tf.train.Saver()模型保存与恢复

将训练好的模型参数保存起来,以便以后进行验证或测试.tf里面提供模型保存的是tf.train.Saver()模块. 模型保存,先要创建一个Saver对象:如 saver=tf.train.Saver() 在创建这个Saver对象的时候,有一个参数我们经常会用到,就是 max_to_keep 参数,这个是用来设置保存模型的个数,默认为5,即 max_to_keep=5,保存最近的5个模型.如果你想每训练一代(epoch)就想保存一次模型,则可以将 max_to_keep设置为None或者0,如:

保存与恢复变量和模型，tensorflow官方文档阅读笔记

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

saver 的保存与恢复

模型保存,先要创建一个Saver对象:saver=tf.train.Saver(), max_to_keep 是用来设置保存模型的个数,默认为5,即保存最近的五个模型,saver=tf.train.Saver(max_to_keep=0) 如果你只想保存最后一代的模型,则只需要将max_to_keep设置为1:saver=tf.train.Saver(max_to_keep=1) 创建完saver对象后,就可以保存训练好的模型了:saver.save(sess,'ckpt/mnist.ckpt'

Tensorflow保存神经网络参数有妙招：Saver和Restore

摘要:这篇文章将讲解TensorFlow如何保存变量和神经网络参数,通过Saver保存神经网络,再通过Restore调用训练好的神经网络. 本文分享自华为云社区<[Python人工智能] 十一.Tensorflow如何保存神经网络参数 丨[百变AI秀]>,作者: eastmount. 一.保存变量 通过tf.Variable()定义权重和偏置变量,然后调用tf.train.Saver()存储变量,将数据保存至本地"my_net/save_net.ckpt"文件中. # -*

canvas save()和canvas restore()状态的保存和恢复使用方法及实例

canvas.save()用来保存先前状态的 canvas.restore()用来恢复之前保存的状态 注:两种方法必须搭配使用,否则没有效果 <!DOCTYPE html> <html> <head lang="en"> <meta charset="UTF-8"> <title></title> <style> canvas{ border: 1px solid #000; } &

tensorflow 保存变量,

代码: #!usr/bin/env python# coding:utf-8"""这个代码的作用是 通过 tensorflow 来计算 y = 0.3x + 0.1 的线性方程 通过随机数,, 然后传递值到 训练模型中开始计算 并在 运行结束后, 将变量保存起来, 在下次运行的时候直接读取."""import tensorflow as tfimport numpy as npimport os# 建立方程组:# 使用 np 获取一个 1---1

[翻译] Tensorflow模型的保存与恢复

翻译自:http://cv-tricks.com/tensorflow-tutorial/save-restore-tensorflow-models-quick-complete-tutorial/ 在这篇tensorflow教程中,我会解释: 1) Tensorflow的模型(model)长什么样子? 2) 如何保存tensorflow的模型? 3) 如何恢复一个tensorflow模型来用于预测或者迁移学习? 4) 如何使用预训练好的模型(imported pretrained model

第六节，TensorFlow编程基础案例-保存和恢复模型(中)

在我们使用TensorFlow的时候,有时候需要训练一个比较复杂的网络,比如后面的AlexNet,ResNet,GoogleNet等等,由于训练这些网络花费的时间比较长,因此我们需要保存模型的参数. 编程基础案例中主要讲解模型的保存和恢复,以及使用几个案例使我们更好的理解这一块内容. 一 保存和载入模型 1.保存模型 首先需要建立一个saver,然后在session中通过saver的save即可将模型保存起来,代码如下: ''' 1.保存模型 ''' ''' 这里是各种构建模型graph的操作,

一份快速完整的Tensorflow模型保存和恢复教程（译）（转载）

该文章转自https://blog.csdn.net/sinat_34474705/article/details/78995196 我在进行图像识别使用ckpt文件预测的时候,这个文章给我提供了极大的帮助,因此我决定把它记录下来. 原文链接A quick complete tutorial to save and restore Tensorflow models–by ANKIT SACHAN (英文水平有限,有翻译不当的地方请见谅) 在本教程中,我将介绍: - tensorflow模型是什

机器学习与Tensorflow（7）——tf.train.Saver()、inception-v3的应用

1. tf.train.Saver() tf.train.Saver()是一个类,提供了变量.模型(也称图Graph)的保存和恢复模型方法. TensorFlow是通过构造Graph的方式进行深度学习,任何操作(如卷积.池化等)都需要operator,保存和恢复操作也不例外. 在tf.train.Saver()类初始化时,用于保存和恢复的save和restore operator会被加入Graph.所以,下列类初始化操作应在搭建Graph时完成. saver = tf.train.Saver()

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