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保存的文件有4个:

checkpoint

model-parameters.bin-46000.data-00000-of-00001

model-parameters.bin-46000.index

model-parameters.bin-46000.meta

读取代码:

from tensorflow.python import pywrap_tensorflow

with tf.Graph().as_default(): 
 with tf.Session() as sess:
 ckpt = tf.train.get_checkpoint_state('./checkpoint')
 if ckpt and ckpt.model_checkpoint_path:
  reader = pywrap_tensorflow.NewCheckpointReader('./checkpoint/model-parameters.bin-46000')
  all_variables = reader.get_variable_to_shape_map()
  w1 = reader.get_tensor("conv1/weight")
  print(w1.shape)
  print(w1)
  print(all_variables)
 else:
  print('No checkpoint file found')

以上这篇Tensorflow 1.0之后模型文件、权重数值的读取方式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。

标签:
Tensorflow,模型,权重数值

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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%。