with tf.Session() as sess: saver = tf.train.import_meta_graph('my-model-1000.meta') saver.restore(sess,tf.train.latest_checkpoint('./'))这两句代码的含义？

时间: 2023-06-05 14:07:15 浏览: 186
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TensorFlow入门使用 tf.train.Saver()保存模型

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这两句代码是 TensorFlow 中用于加载保存的模型的语句。第一行代码开启了一个 Tensorflow 会话，第二行代码加载了一个 meta graph 文件（即以 .meta 结尾的文件），表示导入计算图的结构。第三行代码调用了 saver.restore 方法，将已经保存的模型的参数加载到计算图中来。最后一个参数（'./'）表示保存的模型的路径。
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transfer-.meta-to-.pb:把模型的ckpt文件和meta文件转化成pb文件

saver = tf.train.import_meta_graph('model.ckpt.meta') saver.restore(sess, 'model.ckpt') # 冻结图 frozen_graph_def = tf.graph_util.convert_variables_to_constants( sess, sess.graph_def, ['output_...

以下代码有什么错误，怎么修改： import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior() from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt import input_data import model import numpy as np import xlsxwriter num_threads = 4 def evaluate_one_image(): workbook = xlsxwriter.Workbook('formatting.xlsx') worksheet = workbook.add_worksheet('My Worksheet') with tf.Graph().as_default(): BATCH_SIZE = 1 N_CLASSES = 4 image = tf.cast(image_array, tf.float32) image = tf.image.per_image_standardization(image) image = tf.reshape(image, [1, 208, 208, 3]) logit = model.cnn_inference(image, BATCH_SIZE, N_CLASSES) logit = tf.nn.softmax(logit) x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[208, 208, 3]) logs_train_dir = 'log/' saver = tf.train.Saver() with tf.Session() as sess: print("从指定路径中加载模型...") ckpt = tf.train.get_checkpoint_state(logs_train_dir) if ckpt and ckpt.model_checkpoint_path: global_step = ckpt.model_checkpoint_path.split('/')[-1].split('-')[-1] saver.restore(sess, ckpt.model_checkpoint_path) print('模型加载成功, 训练的步数为： %s' % global_step) else: print('模型加载失败，checkpoint文件没找到！') prediction = sess.run(logit, feed_dict={x: image_array}) max_index = np.argmax(prediction) workbook.close() def evaluate_images(test_img): coord = tf.train.Coordinator() threads = tf.train.start_queue_runners(coord=coord) for index,img in enumerate(test_img): image = Image.open(img) image = image.resize([208, 208]) image_array = np.array(image) tf.compat.v1.threading.Thread(target=evaluate_one_image, args=(image_array, index)).start() coord.request_stop() coord.join(threads) if __name__ == '__main__': test_dir = 'data/test/' import glob import xlwt test_img = glob.glob(test_dir + '*.jpg') evaluate_images(test_img)

with tf.Session() as sess: print("从指定路径中加载模型...") ckpt = tf.train.get_checkpoint_state(logs_train_dir) if ckpt and ckpt.model_checkpoint_path: global_step = ckpt.model_checkpoint_path....

import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior() from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt import input_data import model import numpy as np import xlsxwriter num_threads = 4 def evaluate_one_image(): test_dir = 'data/test/' import glob import xlwt test_img = glob.glob(test_dir + '*.jpg') workbook = xlsxwriter.Workbook('formatting.xlsx') worksheet = workbook.add_worksheet('My Worksheet') for index,img in enumerate(test_img): image = Image.open(img) image = image.resize([208, 208]) image_array = np.array(image) with tf.Graph().as_default(): BATCH_SIZE = 1 N_CLASSES = 4 image = tf.cast(image_array, tf.float32) image = tf.image.per_image_standardization(image) image = tf.reshape(image, [1, 208, 208, 3]) logit = model.cnn_inference(image, BATCH_SIZE, N_CLASSES) logit = tf.nn.softmax(logit) x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[208, 208, 3]) logs_train_dir = 'log/' saver = tf.train.Saver() with tf.Session() as sess: prediction = sess.run(logit, feed_dict={x: image_array}) max_index = np.argmax(prediction) workbook.close() if __name__ == '__main__': evaluate_one_image()改为多线程运算

with tf.Session() as sess: prediction = sess.run(logit, feed_dict={x: image_array}) max_index = np.argmax(prediction) # 将结果写入 Excel 表格 workbook = xlsxwriter.Workbook('formatting.xlsx') ...

import time import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior() from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import mnist_inference import mnist_train tf.compat.v1.reset_default_graph() EVAL_INTERVAL_SECS = 10 def evaluate(mnist): with tf.Graph().as_default() as g: #定义输入与输出的格式 x = tf.compat.v1.placeholder(tf.float32, [None, mnist_inference.INPUT_NODE], name='x-input') y_ = tf.compat.v1.placeholder(tf.float32, [None, mnist_inference.OUTPUT_NODE], name='y-input') validate_feed = {x: mnist.validation.images, y_: mnist.validation.labels} #直接调用封装好的函数来计算前向传播的结果 y = mnist_inference.inference(x, None) #计算正确率 correcgt_prediction = tf.equal(tf.argmax(y, 1), tf.argmax(y_, 1)) accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correcgt_prediction, tf.float32)) #通过变量重命名的方式加载模型 variable_averages = tf.train.ExponentialMovingAverage(0.99) variable_to_restore = variable_averages.variables_to_restore() saver = tf.train.Saver(variable_to_restore) #每隔10秒调用一次计算正确率的过程以检测训练过程中正确率的变化 while True: with tf.compat.v1.Session() as sess: ckpt = tf.train.get_checkpoint_state(minist_train.MODEL_SAVE_PATH) if ckpt and ckpt.model_checkpoint_path: #load the model saver.restore(sess, ckpt.model_checkpoint_path) global_step = ckpt.model_checkpoint_path.split('/')[-1].split('-')[-1] accuracy_score = sess.run(accuracy, feed_dict=validate_feed) print("After %s training steps, validation accuracy = %g" % (global_step, accuracy_score)) else: print('No checkpoint file found') return time.sleep(EVAL_INTERVAL_SECS) def main(argv=None): mnist = input_data.read_data_sets(r"D:\Anaconda123\Lib\site-packages\tensorboard\mnist", one_hot=True) evaluate(mnist) if __name__ == '__main__': tf.compat.v1.app.run()对代码进行改进

with tf.Session() as sess: ckpt = tf.train.get_checkpoint_state(MODEL_SAVE_PATH) if ckpt and ckpt.model_checkpoint_path: saver.restore(sess, ckpt.model_checkpoint_path) global_step = ckpt.model_...

with tf.Session() as sess: sess.run(init) saver = tf.train.Saver() train_writer = tf.summary.FileWriter(log_dir+'/train',sess.graph) test_writer = tf.summary.FileWriter(log_dir+'/test') step = 1 coord = tf.train.Coordinator() threads = tf.train.start_queue_runners(sess, coord) print('doing1') # Keep training until reach max iterations try: while step * batch_size <= training_iters: # print('doing2') batch_xs, batch_ys = sess.run([hrrp_batch, label_batch]) # print(batch_xs.shape) # print(batch_ys.shape) # 获取批数据 sess.run(optimizer, feed_dict={x: batch_xs, y: batch_ys, keep_prob: dropout}) if step % display_step == 0: summary= sess.run(merged, feed_dict={x: batch_xs, y: batch_ys, keep_prob: 1.}) test_writer.add_summary(summary, step) # 计算精度 acc = sess.run(accuracy, feed_dict={x: batch_xs, y: batch_ys, keep_prob: 1.}) # 计算损失值 loss = sess.run(cost, feed_dict={x: batch_xs, y: batch_ys, keep_prob: 1.}) 所选择的特征是

在每个训练步骤中，使用 sess.run() 函数来计算模型的精度和损失值，并使用 tf.summary.FileWriter() 函数来将结果写入 TensorBoard 日志文件中。总的来说，这段代码是用于训练神经网络模型的，而特征的选择通常是在...

def test(checkpoint_dir, style_name, test_dir, if_adjust_brightness, img_size=[256,256]): # tf.reset_default_graph() result_dir = 'results/'+style_name check_folder(result_dir) test_files = glob('{}/*.*'.format(test_dir)) test_real = tf.placeholder(tf.float32, [1, None, None, 3], name='test') with tf.variable_scope("generator", reuse=False): test_generated = generator.G_net(test_real).fake saver = tf.train.Saver() gpu_options = tf.GPUOptions(allow_growth=True) with tf.Session(config=tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True, gpu_options=gpu_options)) as sess: # tf.global_variables_initializer().run() # load model ckpt = tf.train.get_checkpoint_state(checkpoint_dir) # checkpoint file information if ckpt and ckpt.model_checkpoint_path: ckpt_name = os.path.basename(ckpt.model_checkpoint_path) # first line saver.restore(sess, os.path.join(checkpoint_dir, ckpt_name)) print(" [*] Success to read {}".format(os.path.join(checkpoint_dir, ckpt_name))) else: print(" [*] Failed to find a checkpoint") return # stats_graph(tf.get_default_graph()) begin = time.time() for sample_file in tqdm(test_files) : # print('Processing image: ' + sample_file) sample_image = np.asarray(load_test_data(sample_file, img_size)) image_path = os.path.join(result_dir,'{0}'.format(os.path.basename(sample_file))) fake_img = sess.run(test_generated, feed_dict = {test_real : sample_image}) if if_adjust_brightness: save_images(fake_img, image_path, sample_file) else: save_images(fake_img, image_path, None) end = time.time() print(f'test-time: {end-begin} s') print(f'one image test time : {(end-begin)/len(test_files)} s'什么意思

随后，使用 TensorFlow 定义了一个 Saver 对象，用于从检查点文件中恢复模型。最后，使用 TensorFlow Session 对象运行生成器模型，生成对应的虚假图像，并将其保存到指定的目录中。 其中，如果 if_adjust_...
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这通常通过tf.train.Saver类实现。 8. **数据集（Datasets）**：TensorFlow提供了一个名为tf.data.Dataset的API，用于处理输入数据。它支持多种数据源，如文件、数据库、内存中的数组，并能进行预处理和批处理...
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4. **保存模型的计算图**：tf.train.write_graph(sess.graph_def, 'output_model/pb_model', 'model.pb')这一步会将模型的计算图结构保存为.pb文件。 5. **冻结模型**：最后，freeze_graph.freeze_graph()...
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使用tf.Graph自定义图结构后如何调用self.sess.run参数

with tf.Session(graph=g) as sess: # 调用sess.run()，指定feed_dict和fetches result = sess.run(c, {a: 5.0, b: 7.0}) 在这个例子中，sess.run()会计算c张量的值，将a设置为5.0，b设置为7.0。

AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'Session'. Did you mean: 'version'?

saver = tf.compat.v1.train.Saver() saver.restore(sess, ckpt_path) # 获取模型的输入和输出节点 input_tensor = sess.graph.get_tensor_by_name('input:0') output_tensor = sess.graph.get_tensor_by_name('...

tensorflow.python.framework.errors_impl.FailedPreconditionError: Graph execution error:

with tf.Session() as sess: sess.run(init) # 在此处继续执行图操作 另一种常见的原因是在多个 TensorFlow 会话之间共享变量。在这种情况下，你可以使用 tf.train.Saver 类来保存和恢复变量。例如： ...

写出引用MODEL.weights.data-00000-of-00001的tensorflow代码

with tf.Session() as sess: # 创建一个 Saver 对象 saver = tf.train.Saver() # 加载权重 saver.restore(sess, "PATH/TO/MODEL.weights.data-00000-of-00001") 在这里，PATH/TO/MODEL.weights.data-...

model.save('model',saveformat=tf)报错attempting to capture an eagertensor without building a function

在TF 2.x中，tf.saved_model.save()需要在一个计算图环境中，比如函数或者会话(tf.function、with tf.Graph.as_default())中才能正确捕获和序列化张量。 报错的意思是在尝试保存模型之前，你需要先构建一个...

报错RuntimeError: Exporting/importing meta graphs is not supported when eager execution is enabled. No graph exists when eager execution is enabled.

saver.save(sess, 'my-model', global_step=0, write_meta_graph=True) 在这个示例中，我们使用tf.compat.v1.Session()创建了一个不启用Eager Execution的会话，并使用saver.save()方法导出了Meta Graph，...

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