Question

假设我有一个简单的网络，其中包括具有特定名称的CNN。我们可以使用tf saver保存检查点，并使用tf.saver.restore（checkoiints地址）将其还原。我们还可以使用tf.graph_def（）。get_operations（）等获取图中的所有张量和运算。对于我的特定问题，我从看起来像如下的检查点加载了CNN层：

Ext.define('Foresto.view.forms.Cutarea', {
    extend: 'Ext.panel.Panel',
    title: 'Forestcut',
    layout:'fit',
    autoHeight: true,
    margin: 5,

    height: 600,
    header: {
        cls: 'header-cls',

    },
    scrollable: true,

    xtype: 'foresto-cutarea',

    url: 'save-form.php',

    defaults: {
        xtype: 'selectfield',
        labelWrap: true,
        afterLabelTextTpl: [
            '<span style="color:red;font-weight:normal" data-qtip="Required">*</span>'
        ]
    },

    items: [{
        xtype:'tabpanel',
        fullscreen: true,
        userCls: 'header-cls',
        shadow:true,
        items:[{
            xtype:'panel',
            title:'Data1',
            cls: 'header-cls',
            items:[{
                xtype: 'textfield',
                label: 'N',
                name: 'name'
            },{
                xtype: 'textfield',
                label: 'N1',
                name: 'allotment'
            },{
                xtype:'button',
                text:'save',
                margin: 10,
                ui:'confirm'
            }]
        },{
            xtype:'panel',
            title:'Charac',
            cls: 'header-cls',
            items:[{
                xtype:'selectfield',
                label:'n1'
            },{
                xtype:'button',
                text:'save',
                margin: 10,
                ui:'confirm'
            }]
        }

        }]
    }]
});

命名是一种常见的方式。我的问题是如何将图像馈送到该卷积层并获得结果？

谢谢

Answer 1

如果模型是用function Foo(Bar : in Integer) return Integer with Test_Case => ("Test 1", Robustness), Test_Case => ("High Bar", Robustness), Test_Case => ("Low Bar", Robustness), Test_Case => ("Candy Bar", Robustness);保存的，它将创建一个我们可以加载以创建网络的图元文件，否则您必须编写python代码以手动创建每一层作为原始模型。

您可以使用tf.train.import_meta_graph函数来加载元图。这会将write_meta_graph=True文件中定义的网络附加到当前图形，但不会加载任何参数值。

我们可以通过在.meta类实例的该保护程序上调用restore来恢复网络参数。

在此处了解更多信息：
-Saved models - Tensorflow docs
-A quick complete tutorial to save and restore Tensorflow models
-Code example on Colab on Save and restore model

从检查点加载CNN并将其馈入张量流

1 个答案: