TensorFlow保存模型代码
import tensorflow as tf from tensorflow.python.framework import graph_util var1 = tf.Variable(1.0, dtype=tf.float32, name='v1') var2 = tf.Variable(2.0, dtype=tf.float32, name='v2') var3 = tf.Variable(2.0, dtype=tf.float32, name='v3') x = tf.placeholder(dtype=tf.float32, shape=None, name='x') x2 = tf.placeholder(dtype=tf.float32, shape=None, name='x2') addop = tf.add(x, x2, name='add') addop2 = tf.add(var1, var2, name='add2') addop3 = tf.add(var3, var2, name='add3') initop = tf.global_variables_initializer() model_path = './Test/model.pb' with tf.Session() as sess: sess.run(initop) print(sess.run(addop, feed_dict={x: 12, x2: 23})) output_graph_def = graph_util.convert_variables_to_constants(sess, sess.graph_def, ['add', 'add2', 'add3']) # 将计算图写入到模型文件中 model_f = tf.gfile.FastGFile(model_path, mode="wb") model_f.write(output_graph_def.SerializeToString())
读取模型代码
import tensorflow as tf with tf.Session() as sess: model_f = tf.gfile.FastGFile("./Test/model.pb", mode='rb') graph_def = tf.GraphDef() graph_def.ParseFromString(model_f.read()) c = tf.import_graph_def(graph_def, return_elements=["add2:0"]) c2 = tf.import_graph_def(graph_def, return_elements=["add3:0"]) x, x2, c3 = tf.import_graph_def(graph_def, return_elements=["x:0", "x2:0", "add:0"]) print(sess.run(c)) print(sess.run(c2)) print(sess.run(c3, feed_dict={x: 23, x2: 2}))
以上这篇TensorFlow实现保存训练模型为pd文件并恢复就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。