关键词：
顺便一提，上节定义的网络结构有问题，现已修改，之后会陆续整理上来。
两种常用（我会的）的加载方式：
1.
‘‘‘
使用原网络保存的模型加载到自己重新定义的图上
可以使用python变量名加载模型，也可以使用节点名
‘‘‘
import AlexNet as Net
import AlexNet_train as train
import random
import tensorflow as tf
IMAGE_PATH = ‘./flower_photos/daisy/5673728_71b8cb57eb.jpg‘
with tf.Graph().as_default() as g:
x = tf.placeholder(tf.float32, [1, train.INPUT_SIZE[0], train.INPUT_SIZE[1], 3])
y = Net.inference_1(x, N_CLASS=5, train=False)
with tf.Session() as sess:
# 程序前面得有 Variable 供 save or restore 才不报错
# 否则会提示没有可保存的变量
saver = tf.train.Saver()
ckpt = tf.train.get_checkpoint_state(‘./model/‘)
img_raw = tf.gfile.FastGFile(IMAGE_PATH, ‘rb‘).read()
img = sess.run(tf.expand_dims(tf.image.resize_images(
tf.image.decode_jpeg(img_raw),[224,224],method=random.randint(0,3)),0))
if ckpt and ckpt.model_checkpoint_path:
print(ckpt.model_checkpoint_path)
saver.restore(sess,‘./model/model.ckpt-0‘)
global_step = ckpt.model_checkpoint_path.split(‘/‘)[-1].split(‘-‘)[-1]
res = sess.run(y, feed_dict={x: img})
print(global_step,sess.run(tf.argmax(res,1)))
2.
‘‘‘
直接使用使用保存好的图
无需加载python定义的结构，直接使用节点名称加载模型
由于节点形状已经定下来了，所以有不便之处，placeholder定义batch后单张传会报错
现阶段不推荐使用，以后如果理解深入了可能会找到使用方法
‘‘‘
import AlexNet_train as train
import random
import tensorflow as tf
IMAGE_PATH = ‘./flower_photos/daisy/5673728_71b8cb57eb.jpg‘
# x = tf.placeholder(
# tf.float32, [1, train.INPUT_SIZE[0],train.INPUT_SIZE[1], 3], name=‘Placeholder‘)
ckpt = tf.train.get_checkpoint_state(‘./model/‘)
saver = tf.train.import_meta_graph(ckpt.model_checkpoint_path +‘.meta‘)
with tf.Session() as sess:
saver.restore(sess,ckpt.model_checkpoint_path)
img_raw = tf.gfile.FastGFile(IMAGE_PATH, ‘rb‘).read()
img = sess.run(tf.image.resize_images(
tf.image.decode_jpeg(img_raw), train.INPUT_SIZE, method=random.randint(0, 3)))
imgs = []
for i in range(128):
imgs.append(img)
print(sess.run(tf.get_default_graph().get_tensor_by_name(‘fc3:0‘),feed_dict={‘Placeholder:0‘: imgs}))
‘‘‘
img = sess.run(tf.expand_dims(tf.image.resize_images(
tf.image.decode_jpeg(img_raw), train.INPUT_SIZE, method=random.randint(0, 3)), 0))
print(img)
imgs = []
for i in range(128):
imgs.append(img)
print(sess.run(tf.get_default_graph().get_tensor_by_name(‘conv1:0‘),
feed_dict={‘Placeholder:0‘:img}))
注意，在所有两种方式中都可以通过调用节点名称使用节点输出张量，节点.name属性返回节点名称。
『tensorflow』徒手装高达_初号机_添加训练模组并整合为可用分类网络
...读取部分1importglob2importos.path3importrandom4importnumpyasnp5importtensorflowastf67defcreat_image_lists(validat 查看详情
『tensorflow』slim高级模块
『TensorFlow』徒手装高达_主机体框架开光版_Google自家AlexNet集成&slim高级模块学习辅助函数slim.arg_scope（）slim.arg_scope可以定义一些函数的默认参数值，在scope内，我们重复用到这些函数时可以不用把所有参数都写一遍，注... 查看详情
大数据必知必会系列__面试官问能不能徒手画一下你们的项目架构[新星计划]
文章目录引言一.ETL架构及Kudu框架二.OGG及Canal数据同步架构图总结引言大家好,我是ChinaManor,直译过来就是中国码农的意思,俺希望自己能成为国家复兴道路的铺路人,大数据领域的耕耘者,一个平凡而不平庸的人。学习大数据差不多... 查看详情
新安装完tensorflow后importtensorflowastf报错
>>>importtensorflowastf/opt/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/h5py/__init__.py:36:FutureWarning:Conversionofthesecondargumentofissubdtypefrom`float`to`np.floating`isdeprecated.Infuture,it 查看详情
TensorFlow 创建 Ai，错误：您必须为占位符张量“input_1/X”提供值
】TensorFlow创建Ai，错误：您必须为占位符张量“input_1/X”提供值【英文标题】：TensorFlowcreatinganAi,error:Youmustfeedavalueforplaceholdertensor\'input_1/X\'【发布时间】：2017-11-1016:32:11【问题描述】：我目前正在为openai开发AI，我正在尝试传递... 查看详情
『tensorflow』数据读取类_data.dataset(代码片段)
一、资料参考原文：TensorFlow全新的数据读取方式：DatasetAPI入门教程API接口简介：TensorFlow的数据集 二、背景注意，在TensorFlow1.3中，DatasetAPI是放在contrib包中的：tf.contrib.data.Dataset而在TensorFlow1.4中，DatasetAPI已经从contrib包中移... 查看详情
徒手撸出一个类flask微框架根据业务进行路由分组
所谓分组就是按照前缀分布映射如：/product/(w+)/(?P<id>d+ # 匹配/product/123123 的前缀比如什么类别，类别下的什么产品等，用requestpath进行正则匹配，所以需要用到正则分组分析我... 查看详情
深度学习_1_tensorflow_2_数据_文件读取(代码片段)
tensorflow数据读取队列和线程文件读取,图片处理问题:大文件读取,读取速度,在tensorflow中真正的多线程子线程读取数据向队列放数据(如每次100个),主线程学习,不用全部数据读取后,开始学习队列与对垒管理器,线程与协调器tf.FIFOQueue... 查看详情
1.深度学习之安装教程
在centos5下安装TensorFlow。步骤：1.安装python3.52.安装pip3，同时建立软链接。3.安装TensorFlow，pipinstall--upgradetensorflow 出现问题:1./lib64/libc.so.6:versionGLIBC_2.14notfound解决办法： 查看详情
为啥keras安装以后导入失败？
AttributeError:module'tensorflow.compat.v2.__internal__'hasnoattribute'tf2'这是什么问题参考技术Atensorflow和keras版本不匹配，上官网看看keras支持的tensorflow版本，我估计你要重新装tensorflow1 查看详情
java示例代码_将数据存储在从数据库收集的对象数组中
java示例代码_将数据存储在从数据库收集的对象数组中 查看详情
java示例代码_将数据存储在从数据库收集的对象数组中
java示例代码_将数据存储在从数据库收集的对象数组中 查看详情
tensorflow——小练习：feed
...对象，在运行操作的时候喂入数据。1#_*_coding:utf-8_*_2importtensorflowastf3importnumpyasnp45input1=tf.placeholder(tf.float32)#占位符要指明元素数据类型,在运行操作时，若算子有占位符，需要在运行时，通过feed_dict来指feed的数据6input2 查看详情
三日狂欢_thdn_简介
...的生物从而提高自己的能力逃离此地.《THDN》以Match3作为战斗机制去与敌人战斗,处于随机生成的地下城中会根据玩家的设想来生成阻挡玩家逃离的地下城。玩家需要通过与普卡尔城的各个势力合作或者对抗联合逃离,独立的生态... 查看详情
『tensorflow』测试项目_对评论分类
数据介绍neg.txt：5331条负面电影评论pos.txt：5331条正面电影评论 函数包自然语言工具库 NaturalLanguageToolkit下载nltk相关数据：importnltknltk.download() 测试安装是否成功：fromnltk.corpusimportbrownprint(brown.words()) 常用的函数有... 查看详情
tensorflow之安装
1.fellowtheinstructionof https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/g3doc/get_started/os_setup.md 2.anaconda安装，修改~/.bash_profile为exportPATH=/usr/local/cuda/bin:$PATHexpo 查看详情
hcia-ai_深度学习_利用tensorflow进行手写数字识别(代码片段)
利用TensorFlow进行手写数字识别3利用TensorFlow进行手写数字识别3.1实验介绍3.2实验目的3.3实验步骤3.3.1项目描述和数据集获取3.3.1.1项目描述3.3.1.2数据获取以及数据处理3.3.2数据集预处理及可视化3.3.3DNN模型3.3.3.1DNN模型构建3.3.3.2DNN... 查看详情
hcia-ai_深度学习_利用tensorflow进行手写数字识别(代码片段)
利用TensorFlow进行手写数字识别3利用TensorFlow进行手写数字识别3.1实验介绍3.2实验目的3.3实验步骤3.3.1项目描述和数据集获取3.3.1.1项目描述3.3.1.2数据获取以及数据处理3.3.2数据集预处理及可视化3.3.3DNN模型3.3.3.1DNN模型构建3.3.3.2DNN... 查看详情