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TensorFlow中那些鲜为人知却又极其实用的知识

一. GraphDef才是正确地模型保存的方法 大部分用户保存TensorFlow模型的方法是tf.train.Saver.save,这是众多科研代码中用来保存模型的方法,保存之后的模型如下图所示。 实际上这种保存的方法,是给模型训练做checkpoint用的,也就是说为了让你能够随时保存实验过程,随时恢复实验用的(防止断电、死机导致实验丢失)。 如果你希望为TensorFlow保存一个能够用于产品用的模型,并且这个模型能够被C/C++/Java/NodeJS等调用(类似Caffe模型),你需要了解GraphDef。用GraphDef方式保存的模型是一个独立地Protobuf文件,看一下维基百科对Protobuf的解释: Protocol Buffers是一种序列化数据结构的协议。对于透过管线(pipeline)或存储数据进行通信的程序开发上是很有用的。这个方法包含一个接口描述语言,描述一些数据结构,并提供程序工具根据这些描述产生代码,用于将这些数据结构产生或解析数据流。 也就是说Protobuf文件是一种无视语种的数据描述文件,存成Protobuf文件,模型可以被Protobuf支持...

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ParisGabriel 每天坚持手写一天一篇 决定坚持几年 为了梦想为了信仰   开局一张图 Python人工智能从入门到精通 对象的属性管理函数: getattr(obj, name[,default) 从对象得到对象的属性,getattr(x, “y”) 等同于x, y 当属性 不存在时 如果给出default参数则返回default 如果没有给出default ,则产生一个AttributeError错误 hasattr(obj, name)用给定的name返回对象obj是否有此属性 此种做法可以避免在getattr(obj,name)时引发错误 setattr(obj, name, value) 给对象obj的名为name的 属性设置相应的值value, set(x, 'y', v) 等同于 x.y = v delattr(obj, name) 删除对象obj中的name属性 , delattr(x, 'y') 等同于 del x.y 示例: class Dog: pass d = Dog() d.color = "白色" v = getattr(d, "co...

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