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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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