TensorFlow实现checkpoint文件转换为pb文件 由于项目需要,需要将TensorFlow保存的模型从ckpt文件转换为pb文件. import os from tensorflow.python import pywrap_tensorflow from net2use import inception_resnet_v2_small#这里使用自己定义的模型函数即可 import tensorflow as tf if __name__==’__main__’: pb_file = "./model/output.pb"
解决TensorFlow GPU版出现OOM错误的问题 问题: 在使用mask_rcnn预测自己的数据集时,会出现下面错误: ResourceExhaustedError: OOM when allocating tensor with shape[1,512,1120,1120] and type float on /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 by allocator GPU_0_bfc [[{{node rpn_model/rpn_conv_shared/convolution}} =
Tensorflow 1.0之后模型文件、权重数值的读取方式 保存的文件有4个: checkpoint model-parameters.bin-46000.data-00000-of-00001 model-parameters.bin-46000.index model-parameters.bin-46000.meta 读取代码: from tensorflow.python import pywrap_tensorflow with tf.Graph().as_default(): with tf.Session() as sess: ckpt =
tensorflow的ckpt及pb模型持久化方式及转化详解 使用tensorflow训练模型的时候,模型持久化对我们来说非常重要. 如果我们的模型比较复杂,需要的数据比较多,那么在模型的训练时间会耗时很长.如果在训练过程中出现了模型不可预期的错误,导致训练意外终止,那么我们将会前功尽弃.为了解决这一问题,我们可以使用模型持久化(保存为ckpt文件格式)来保存我们在训练过程中的临时数据.. 如果我们训练出的模型需要提供给用户做离线预测,那么我们只需要完成前向传播过程.这个时候我们就可以使用模型持久化(保存为pb文件格式)来只保存前向传播过程中的变量并将变量
keras tensorflow 实现在python下多进程运行 如下所示: from multiprocessing import Process import os def training_function(): import keras # 此处需要在子进程中 if __name__ == ‘__main__’: p = Process(target=training_function, args=(,)) p.start() 原文地址:https://stackoverflow.com/questions/42504669/ker
tensorflow 查看梯度方式 1. 为什么要查看梯度 对于初学者来说网络经常不收敛,loss很奇怪(就是不收敛),所以怀疑是反向传播中梯度的问题 (1)求导之后的数(的绝对值)越来越小(趋近于0),这就是梯度消失 (2)求导之后的数(的绝对值)越来越大(特别大,发散),这就是梯度爆炸 所以说呢,当loss不正常时,可以看看梯度是否处于爆炸,或者是消失了,梯度爆炸的话,网络中的W也会很大,人工控制一下(初始化的时候弄小点等等肯定还有其它方法,只是我不知道,知道的大神也可以稍微告诉我一下~~),要是梯度消失,可以试着用用resn
Tensorflow 多线程与多进程数据加载实例 在项目中遇到需要处理超级大量的数据集,无法载入内存的问题就不用说了,单线程分批读取和处理(虽然这个处理也只是特别简单的首尾相连的操作)也会使瓶颈出现在CPU性能上,所以研究了一下多线程和多进程的数据读取和预处理,都是通过调用dataset api实现 1. 多线程数据读取 第一种方法是可以直接从csv里读取数据,但返回值是tensor,需要在sess里run一下才能返回真实值,无法实现真正的并行处理,但如果直接用csv文件或其他什么文件存了特征值,可以直接读取后进行训练,可使用这种方法. imp
Tensorflow 使用pb文件保存(恢复)模型计算图和参数实例详解 一.保存: graph_util.convert_variables_to_constants 可以把当前session的计算图串行化成一个字节流(二进制),这个函数包含三个参数:参数1:当前活动的session,它含有各变量 参数2:GraphDef 对象,它描述了计算网络 参数3:Graph图中需要输出的节点的名称的列表 返回值:精简版的GraphDef 对象,包含了原始输入GraphDef和session的网络和变量信息,它的成员函数SerializeToString()可以把这些信息串行
运行tensorflow python程序,限制对GPU和CPU的占用操作 一般情况下,运行tensorflow时,默认会占用可以看见的所有GPU,那么就会导致其它用户或程序无GPU可用,那么就需要限制程序对GPU的占用.并且,一般我们的程序也用不了所有的GPU资源,只是强行霸占着,大部分资源都不会用到,也不会提升运行速度. 使用nvidia-smi可以查看本机的GPU使用情况,如下图,这里可以看出,本机的GPU型号是K80,共有两个K80,四块可用(一个K80包括两块K40). 1.如果是只需要用某一块或某几块GPU,可以在运行程序时,利用如下命令运行:CUDA_VI
TensorFlow 读取CSV数据的实例 TensorFlow 读取CSV数据原理在此就不做详细介绍,直接通过代码实现: 方法一: 详细读取tf_read.csv 代码 #coding:utf-8 import tensorflow as tf filename_queue = tf.train.string_input_producer(["/home/yongcai/tf_read.csv"]) reader = tf.TextLineReader() key, value = reader.read(filen