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这篇文章是为了对网络模型的权重输出,可以用来转换成其他框架的模型。
import tensorflow as tf from tensorflow.python import pywrap_tensorflow #首先,使用tensorflow自带的python打包库读取模型 model_reader = pywrap_tensorflow.NewCheckpointReader(r"model.ckpt") #然后,使reader变换成类似于dict形式的数据 var_dict = model_reader.get_variable_to_shape_map() #最后,循环打印输出 for key in var_dict: print("variable name: ", key) print(model_reader.get_tensor(key))
结果(其中一个权重的示例)
........ variable name: InceptionV3/Mixed_7c/Branch_3/Conv2d_0b_1x1/weights [[[[ 0.00013783 -0.00251428 0.02235526 ... -0.01409702 0.00340105 -0.00752808] [ 0.01590012 -0.00258413 -0.00627338 ... -0.03600493 0.01220086 -0.01254225] [-0.02394262 -0.00764508 -0.00895328 ... -0.01731405 0.03568469 0.00918952] ... [-0.01865693 -0.00358359 -0.02342288 ... 0.00935838 0.00367858 -0.00976252] [ 0.01297642 0.00223457 0.00652326 ... -0.00762609 -0.0136022 -0.01129473] [-0.01395879 -0.00920246 0.01061887 ... 0.0236958 0.00041993 -0.01291134]]]] ......
以上这篇Tensorflow读取并输出已保存模型的权重数值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。
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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%。
更新日志
2025年01月04日
2025年01月04日
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