由于TensorFlow 的版本一直在更新, 保存模型的方法也发生了改变
在python 环境,和在C++ 环境(移动端) 等不同的平台需要的模型文件也是不也一样的
参考下面的资料做一个详细的介绍:
https://stackoverflow.com/questions/44516609/tensorflow-what-is-the-relationship-between-ckpt-file-and-ckpt-meta-and-ckp
最准确的请参考Tensorflow官方文档:
https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/contrib/session_bundle/README.md
https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/python/saved_model/README.md
由于TensorFlow 的版本一直在更新, 保存模型的方法也发生了改变在python 环境,和在C++ 环境(移...
Tensorflow加载预训练模型和保存模型
1. 准备预训练好的模型 TensorFlow 预训练好的模型被保存为以下四个文件 data 文件是训练好的参数值...
tensorflow学习——基于tensorflow框架的模型参数保存、重载及输出 关于Tensorflow 利用...
TensorFlow计算模型——计算图 关于TensorFlow TensorFlow是一个采用数据流图（data...
读取 保存的模型文件一般有： xxx.meta:通过import_meta_graph导入meta xxx.ind...
模型save后会产生三个文件： 这种模型的加载方法：
在使用TensorFlow训练模型时，为了避免每次预测都要重新训练模型，模型保存必不可少。而在模型保存时，使用不同...
保存模型： import tensorflow as tf Prepare to feed input, i.e....
TensorFlow 模型保存/载入 我们在上线使用一个算法模型的时候，首先必须将已经训练好的模型保存下来。ten...
本文标题：tensorflow 模型保存(.meta .data .ckp
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/vkrwrxtx.html
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