CKPT

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Spark -实时综合实战

# Start HDFS hadoop-daemon.sh start namenode hadoop-daemon.sh start datanode # Start YARN yarn-daemon.sh start resourcemanager yarn-daemon.sh start nodemanager # Start MRHistoryServer mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver # Sta

tensorflow 多计算图并行（使用mp多进程）

保存和加载多计算图模型 pre-knowledge ckpt.meta/index/data文件以及 checkpoint文件这个ckpt是我们自己给的前缀赋名 .ckpt文件：是旧版本的输出saver.save(sess)，相当于你的.ckpt-data “checkpoint”：文件仅用于告知某些TF函数，这是最新的检查点文件。 .ckpt-meta：包含元图

点云语义分割：RandLANet模型推理C++部署

一、dataset接口转placeholder接口二、ckpt模型转pb模型三、C++部署参考 1、tensorflow ckpt to pb

模型权重记录与恢复

import tensorflow logdir = './logs' checkpoint_path = './checkpoint/Titanic.{epoch:02d}-{val_loss:.2f}.ckpt' #路径为当前目录下的checkpoint子目录，后边为命名规则 callbacks = [tf.keras.callbacks.TensorBoard(log_dir = logdir, histogram_freq = 2), #参数一：

深度树匹配模型(TDM)

深度树匹配模型(TDM) 算法介绍 Tree-based Deep Match（TDM）是由阿里妈妈精准定向广告算法团队自主研发，基于深度学习上的大规模（千万级+）推荐系统算法框架。在大规模推荐系统的实践中，基于商品的协同过滤算法（Item-CF）是应用较为广泛的，而受到图像检索的启发，基于内积模型的向量检索算法也崭

pytorch jupyter下的CycleGAN代码

模型用的是苹果转橘子的数据集，较为简单。但可能是由于模型太大且图片数量不足（1000张左右）。因此，有些图片transform不是很好。模型是在天池上面跑的。还需要导入until.py文件，我放在文末了。 import glob import random import os import torch from torch.utils.data import Datas

2020-12-13

Tensorflow保存模型，加载模型 #保存模型并删除： model.save_weights('/content/data/cifar10_weights.ckpt') del model #加载模型并评估 model = My_Net() #实例化与之前的模型一样，不然参数不匹配 model.compile(optimizer=tf.optimizers.Adam(lr=1e-3), loss=

把ckpt模型文件转换为pb文件失败

这里放出报错的的打印结果，如想要查看正确的打印效果，查看博客1，了解转换具体步骤，查看此篇博客 WARNING:tensorflow:From /home/gqw/anaconda3/envs/tensorflow/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/models-master/research/object_detection/exporter.py:330: get_or_creat

deepfm tensorflow 模型导出

添加name with tf.name_scope("output"): self.out = tf.add(tf.matmul(concat_input, self.weights["concat_projection"]), self.weights["concat_bias"]) if self.loss_type == "logloss":

（Deeplabv3+MobilenetV2）语义分割模型部署手机端（ckpt-pb-tflite）

最近要做一个实时的语义分割项目，需要完成手机端的部署。这篇文章主要是对模型转换做一个总结。首先模型训练，不多说，网上有很多资源，但是tf官网保存的模型是ckpt格式，要完成移动端部署，需要将ckpt转换成freeze pb，再将pb转换成tflite。 1.ckpt转换成pb /research/deeplab目录下

使用TensorBoard

偶然机会需要使用ckpt转换为pb，所以需要查找到输出节点。指定ckpt文件，然后会在当前文件夹下生成__tb文件夹，里面还有一个文件。 import tensorflow as tf sess = tf.Session() tf.train.import_meta_graph("F:/ModelArts/cityscapesScripts/exp/train_on_train_set/train/mod

TensorFlow实现手写数字识别应用

本程序使用TensorFlow实现输入手写数字识别结果，IDE为Pycharm。实现的主要功能是实现断点续训，输入真实图片，输出预测值。有完整代码。分为四个文件 forward.py backward.py test.py:测试已经训练好的神经网络，查看正确率 app.py：实现应用，输入图片，实现识别技术。神经网络结构本NN

TensorFlow的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

tensorflow模型的保存与恢复，以及ckpt到pb的转化

转自 https://www.cnblogs.com/zerotoinfinity/p/10242849.html 一、模型的保存使用tensorflow训练模型的过程中，需要适时对模型进行保存，以及对保存的模型进行restore，以便后续对模型进行处理。如：测试、部署、拿别的模型进行fine-tune等。保存模型是整个内容的第一步，操作十分简单，

TensorFlow 趣题

checkpoint 文件夹 Tensorflow训练后的模型可以保存checkpoint文件，checkpoint文件是结构与权重分离的四个文件，便于训练。 1）checkpoint 文件保存断点文件列表，可以用来迅速查找最近一次的断点文件； model_checkpoint_path: "model.ckpt-40186"all_model_checkpoint_paths: "mo

1、Tensorflow 之 saver与checkpoint

1、Tensorflow 模型文件 checkpoint model.ckpt-200.data-00000-of-00001 model.ckpt-200.index model.ckpt-200.meta 1.1 meta文件 model.ckpt-200.meta文件保存的是图结构，通俗地讲就是神经网络的网络结构。一般而言网络结构是不会发生改变，所以可以只保存一个就行了。我们可以

固化pb模型（faster rcnn 等一系列都适用）

固化pb模型（faster rcnn 等一系列都适用）训练生成ckpt使用tensorboard很多时候还是懵逼很多时候在固化模型时会遇到找不到node_names的情况，尤其是使用现成的网络。训练生成ckpt 使用网络训练后会生成4个ckpt加一个checkpoint文件使用tensorboard 使用tensorboard可以查看到

ckpt模型与.pb文件互相转换

将预先训练的.ckpt模型转换为.pb（protobuf）格式： import os import tensorflow as tf # Get the current directory dir_path = os.path.dirname(os.path.realpath(__file__)) print ["Current directory : ", dir_path] save_dir = dir_path + '/.ipynb_checkpoints'

oracle--CKPT

一，CKPT功能 1) 调度数据写； 2) 会将已经完成的检查点写到数据文件头； 3) 把已经完成的检查点写到控制文件； 1. other：其他进程； 2. 注意：磁盘、内存支持并行I/O，磁带不支持； 3. 服务进程不属于实例； 4. 进程： 5. 先有实例后有数据库，实例是一个组件； 6. 一虚一实：实的东西通过各种文件

断点续训

断点续训：在进行神经网络训练过程中由于一些因素导致训练无法进行，需要保存当前的训练结果下次接着训练全连接反向传播神经网络中，训练过程的代码如下： #coding:utf-8#1前向传播过程import tensorflow as tf#网络输入节点为784个（代表每张输入图片的像素个数）INPUT_NODE = 784#输出节点

ckpt convert to pb

import tensorflow as tf #from create_tf_record import * from tensorflow.python.framework import graph_util def freeze_graph(input_checkpoint,output_graph): 　　''' 　　:param input_checkpoint: 　　:param output_graph: PB模型保存路径　　

吴裕雄 python 神经网络——TensorFlow ckpt文件保存方法

import tensorflow as tfv1 = tf.Variable(tf.random_normal([1], stddev=1, seed=1))v2 = tf.Variable(tf.random_normal([1], stddev=1, seed=1))result = v1 + v2init_op = tf.global_variables_initializer()saver = tf.train.Saver()with tf.Session() as sess: sess.

tensorflow 模型加载（没有checkpoint文件或者说只加载其中一个模型）

1、如果有checkpoint文件的话，加载模型很简单：　　第一步：都是加载图： with tf.Session() as sess: 　　saver=tf.train.import_meta_graph('./insightface_iter_best_71000.ckpt.meta')　　saver.restore(sess,tf.train.latest_checkpoint('./')) 2、没有该文件，只有一个模型的时

cs20_6-1

1. ConvNet 1.1 一些小知识点 tf中的tf.nn.conv2d的几个新感悟 tf.nn.conv2d( input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=True, data_format='NHWC', dilations=[1, 1, 1, 1], name=None ) Input: Batch size (N) x Height (H) x Wid