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  • 升级到tf 2.0后, 训练的模型想转成1.x版本的.pb模型, 但之前提供的通过ckpt转pb模型的方法都不可用(因为保存的ckpt不再有.meta)文件, 尝试了好久, 终于找到了一个方法可以迂回...在tf1.x的环境下, 将tf2.0保存的weights
  • 目前想要通过callback回调函数去保存pb文件?请问如何实现,能否直接保存为.pb文件,还是需要有固定的代码才可以生成pb文件? <code>callbacks = [tf.keras.callbacks.Model...
  • 我们知道在tensorflow 2.0中...tensorflow serving 提供了很强大的部署功能,但是仅支持 .pb 格式,关于 .pb 格式的好处请参考:TensorFlow 保存模型为 PB 文件。本文说明如何用最简单的方法利用 tensorflow.keras ...

    我们知道在tensorflow 2.0中利用 tensorflow.keras可以很方便地保存和加载 .h5 模型,但是 .h5格式的模型只适合在本地使用,不适合部署。tensorflow serving 提供了很强大的部署功能,但是仅支持 .pb 格式,关于 .pb 格式的好处请参考:TensorFlow 保存模型为 PB 文件。本文说明如何用最简单的方法利用 tensorflow.keras 保存为 .pd 格式的模型。

    当前的博客大都采用转换的方式,转换的过程中涉及到session,但实际上,session已经被新版的tensorflow摒弃了,所以就搞得很麻烦。原来的 的tf.keras.backend.get_session() 已经变成 tf.compat.v1.keras.backend.get_session(),可见这种方法有被抛弃的趋势。

    实际上,tensorflow.keras提供了一种非常简单的保存和加载 .pb 格式模型的方法。废话了这么多,上代码...

    # 保存模型结构和参数到文件
    tf.keras.models.save_model(network,"model_save_path") # 默认生成 .pb 格式模型,也可以通过save_format 设置 .h5 格式
    print('模型已保存')

    就是这么简单,保存之后会在 model_save_path 下生成如下三个文件。

    加载模型也非常轻松惬意:

    network=tf.keras.models.load_model("model_save_path")

    要将 .h5 模型转换成 .pb 格式同样非常简单,只需要先加载 .h5 再保存成 .pb 即可。

    然后,就没有然后了...

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  • tensorflow2.0 保存模型方式主要有4种,下面一一介绍下。 1、保存全模型,权重和模型框架一起保存H5格式 model.save('the_save_model.h5') new_model = keras.models.load_model('the_save_model.h5') 2、将模型...

    tensorflow2.0 保存模型方式主要有4种,下面一一介绍下。

    1、保存全模型,权重和模型框架一起保存H5格式

    model.save('the_save_model.h5')
    new_model = keras.models.load_model('the_save_model.h5')
    

    2、将模型保存为SavedModel格式,python,java 均可调用

    keras.experimental.export_saved_model(model, 'saved_model')
    new_model = keras.experimental.load_from_saved_model('saved_model')
    或者
    # 保存整个模型,保存成SavedModel格式
    model.save('serving_model2/', save_format='tf')
    # 保存整个模型成SavedModel格式,注意参数'my_saved_model'是文件夹名称,不是文件哦!
    tf.saved_model.save(model, 'serving_model/')
    # 从SavedModel加载模型
    new_model2 = load_model('serving_model/')
    print(new_model2)
    
    
    

    在这里插入图片描述

    3、其他方式参考我上一篇博客。
    【深度学习 走进tensorflow2.0】训练的模型保存方式
    【深度学习 走进tensorflow2.0】训练模型以及保存最佳模型

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  • 主要介绍了tensorflow实现将ckpt转pb文件的方法,本文通过实例代码给大家介绍的非常详细,对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下
  • tensorflow2.0 保存和加载模型

    万次阅读 2019-06-25 12:23:10
    1、保存全模型 model.save('the_save_model.h5') new_model = keras.models.load_model('the_save_model.h5') 2、保持为SavedModel文件 keras.experimental.export_saved_model(model, 'saved_model') new_...

    1、保存全模型

    model.save('the_save_model.h5')
    new_model = keras.models.load_model('the_save_model.h5')

    2、保持为SavedModel文件

    keras.experimental.export_saved_model(model, 'saved_model')
    new_model = keras.experimental.load_from_saved_model('saved_model')

    3、仅保持网络结构,这样导出的模型并未包含训练好的参数

    config = model.get_config()
    reinitialized_model = keras.Model.from_config(config)
    new_prediction = reinitialized_model.predict(x_test)
    assert abs(np.sum(predictions-new_prediction)) >0

    4、仅保存网络参数

    weights = model.get_weights()
    model.set_weights(weights)
    # 可以把结构和参数保存结合起来
    config = model.get_config()
    weights = model.get_weights()
    new_model = keras.Model.from_config(config) # config只能用keras.Model的这个api
    new_model.set_weights(weights)
    new_predictions = new_model.predict(x_test)
    np.testing.assert_allclose(predictions, new_predictions, atol=1e-6)

    6、保存网络权重为SavedModel格式

    model.save_weights('weight_tf_savedmodel')
    model.save_weights('weight_tf_savedmodel_h5', save_format='h5')

     

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  • TensorFlow2.0模型保存与调用模型保存模型调用 模型保存 首先建立一个手写数字识别的神经网络,将其训练后保存为模型文件: import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers # 数据处理部分,包括...

    TensorFlow2.0模型保存与调用

    模型保存

    首先建立一个手写数字识别的神经网络,将其训练后保存为模型文件:

    import tensorflow as tf
    from tensorflow.keras import layers
    
    # 数据处理部分,包括训练集与测试集
    (x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()
    x_train = x_train.reshape(60000, 28, 28, 1).astype('float32') / 255
    x_test = x_test.reshape(10000, 28, 28, 1).astype('float32') / 255
    y_train = tf.keras.utils.to_categorical(y_train, 10)
    y_test = tf.keras.utils.to_categorical(y_test, 10)
    
    # 通过函数式构建网络模型
    encode_input = tf.keras.Input(shape=(28,28,1), name='img')
    # 第一层卷积,padding设置为SAME,保持分辨率
    h1 = layers.Conv2D(16, 3, activation='relu', padding='SAME')(encode_input)
    # 最大池化操作
    h1 = layers.MaxPool2D()(h1)
    # 第二层卷积
    h1 = layers.Conv2D(32, 3, activation='relu', padding='SAME')(h1)
    # 最大池化操作
    h1 = layers.MaxPool2D()(h1)
    # 将二维数据拉直成为一维数据
    h1 = layers.Flatten()(h1)
    # 第三层全连接操作
    out = layers.Dense(10, activation='softmax')(h1)
    
    model = tf.keras.Model(inputs=encode_input, outputs=out)
    
    # 设置模型参数
    model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(0.001),
                 loss='categorical_crossentropy',
                 metrics=['accuracy'])
    
    # 输入数据开始训练模型
    model.fit(x_train, y_train, epochs=2, batch_size=16)
    
    # 查看模型输出结果
    print(model.predict(x_test, batch_size=8))
    
    # 保存完整模型
    # .h5格式
    model.save("../weights/minist.h5", save_format="")
    del model
    
    # .pb模式
    #tf.saved_model.save(model, "../weights/minist")
    

    通过model.save()函数能非常方便的保存模型,TensorFlow2.0主要包括两种方式保存完整模型:

    • .h5文件,具体代码model.save(“xxx.h5”)
    • pb文件,具体代码mode.save(“xxx”, save_format=“tf”)
      生成的模型文件

    模型调用

    通过函数tf.keras.models.load_model()函数能快速加载.h5模型与pb模型

    import numpy as np
    import tensorflow as tf
    
    (x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()
    x_train = x_train.reshape(60000, 28, 28, 1).astype('float32') / 255
    x_test = x_test.reshape(10000, 28, 28, 1).astype('float32') / 255
    y_train = tf.keras.utils.to_categorical(y_train, 10)
    y_test = tf.keras.utils.to_categorical(y_test, 10)
    
    model = tf.keras.models.load_model("../weights/minist.h5")
    # 加载pb模型
    # model = tf.keras.models.load_model("../weights/minist")
    
    model.summary()
    
    print("第二次输出:")
    print(model.predict(x_test, batch_size=8))
    

    对比下两次输出结果就可以知道模型是否加载正确,是不是非常简单呢!

    展开全文
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  • 详解tensorflow2.0的模型保存方法(一)

    万次阅读 多人点赞 2020-04-14 11:47:15
    前言:tensorflow2.0中有很多种模型保存方法,为了做一个统一的比较,本文做一个归纳总结,加之自己在这上面踩过很多的坑,现在感觉做一个总结实在是有必要。因为tensorflow创建模型的方式很多,包括Sequence、Model...
  • TensorFlow2.0模型格式转换为.pb格式

    千次阅读 多人点赞 2020-04-24 18:14:59
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  • tensorflow2.0中模型的加载更加便捷。 我在github上新建了一个有关ner的项目,其中有对tensorflow2.0的api的一些详细使用。NER 想了解更多tensorflow2.0中模型存储加载方法,可以直接到其官方网站tf2.0. 我们这里说...
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  • 主要介绍了tensorflow模型文件(ckpt)转pb文件(不知道输出节点名),本文通过实例代码给大家介绍的非常详细,对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下
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空空如也

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