- html - 出于某种原因,IE8 对我的 Sass 文件中继承的 html5 CSS 不友好?
- JMeter 在响应断言中使用 span 标签的问题
- html - 在 :hover and :active? 上具有不同效果的 CSS 动画
- html - 相对于居中的 html 内容固定的 CSS 重复背景?
我有一个保存的图形定义,它是用 tf.train.import_meta_graph
导入的。该图包含不可序列化的 py_func
操作。我可以在不从头开始构建图形的情况下定义 python 函数并将其分配给此操作吗?
最佳答案
这是可能的,但可能有点脆弱。特别是,需要按照它们在原始图中定义的相同顺序重新定义 pyfunc(以便它们在 FuncRegistry 中具有相同的标识符)。
一个例子。我们可以定义一个包含 py_func 的图:
import tensorflow as tf
def my_py_func(x):
return 13. * x + 2.
def train_model():
with tf.Graph().as_default():
some_input = tf.constant([[1., 2., 3., 4.],
[5., 6., 7., 8.]])
after_py_func = tf.py_func(my_py_func, [some_input], Tout=tf.float32,
name="my_py_func")
coefficient = tf.get_variable(
"coefficient",
shape=[])
bias = tf.get_variable(
"bias",
shape=[])
loss = tf.reduce_sum((coefficient * some_input + bias - after_py_func) ** 2)
global_step = tf.contrib.framework.get_or_create_global_step()
train_op = tf.group(tf.train.AdamOptimizer(0.1).minimize(loss),
tf.assign_add(global_step, 1))
# Make it easy to retreive things we care about when the metagraph is reloaded.
tf.add_to_collection('useful_ops', bias)
tf.add_to_collection('useful_ops', coefficient)
tf.add_to_collection('useful_ops', loss)
tf.add_to_collection('useful_ops', train_op)
tf.add_to_collection('useful_ops', global_step)
tf.add_to_collection('useful_ops', some_input)
init_op = tf.global_variables_initializer()
saver = tf.train.Saver()
with tf.Session() as session:
session.run(init_op)
for i in range(5000):
(_, evaled_loss, evaled_coefficient, evaled_bias,
evaled_global_step) = session.run(
[train_op, loss, coefficient, bias, global_step])
if i % 1000 == 0:
print(evaled_global_step, evaled_loss, evaled_coefficient,
evaled_bias)
saver.save(session, "./trained_pyfunc_model", global_step=global_step)
这会进行一些基本训练(匹配在 py_func 中找到的线性函数):
1 37350.4 -0.0934748 0.193026
1001 19.2717 12.3749 5.40368
2001 0.108373 12.9532 2.2548
3001 8.28227e-06 12.9996 2.00222
4001 3.77258e-09 13.0 2.00004
然后,如果我们在新的 Python session 中尝试加载元图而不重新定义 pyfunc,则会出现错误:
def load_model():
with tf.Graph().as_default():
saver = tf.train.import_meta_graph("./trained_pyfunc_model-5000.meta")
bias, coefficient, loss, train_op, global_step, some_input = tf.get_collection('useful_ops')
#after_py_func = tf.py_func(my_py_func, [some_input], Tout=tf.float32,
# name="my_py_func")
with tf.Session() as session:
saver.restore(session, "./trained_pyfunc_model-5000")
(_, evaled_loss, evaled_coefficient, evaled_bias,
evaled_global_step) = session.run(
[train_op, loss, coefficient, bias, global_step])
print("Restored: ", evaled_global_step, evaled_loss, evaled_coefficient, evaled_bias)
UnknownError (see above for traceback): KeyError: 'pyfunc_0'
但是,只要 py_func 以相同的顺序定义并具有相同的实现,我们应该没问题:
def load_model():
with tf.Graph().as_default():
saver = tf.train.import_meta_graph("./trained_pyfunc_model-5000.meta")
bias, coefficient, loss, train_op, global_step, some_input = tf.get_collection('useful_ops')
after_py_func = tf.py_func(my_py_func, [some_input], Tout=tf.float32,
name="my_py_func")
with tf.Session() as session:
saver.restore(session, "./trained_pyfunc_model-5000")
(_, evaled_loss, evaled_coefficient, evaled_bias,
evaled_global_step) = session.run(
[train_op, loss, coefficient, bias, global_step])
print("Restored: ", evaled_global_step, evaled_loss, evaled_coefficient, evaled_bias)
这让我们可以继续训练,或者我们想对恢复的模型做任何其他事情:
Restored: 5001 1.77897e-09 13.0 2.00003
请注意,有状态的 py_funcs 将更难处理:TensorFlow 不会保存任何可能与其关联的 Python 变量!
关于python - 在 TensorFlow 中导入 GraphDef 后设置 py_func op,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/43644506/
当我这样做时... import numpy as np ...我可以使用它但是... import pprint as pp ...不能,因为我需要这样做... from pprint import
我第一次尝试将 OpenCV 用于 Python 3。要安装,我只需在终端中输入“pip3 install opencv-python”。当我这样做时,我在 Finder(我在 Mac 上)中看到,在
如果有一个库我将使用至少两种方法,那么以下之间在性能或内存使用方面是否有任何差异? from X import method1, method2 和 import X 最佳答案 有区别,因为在 imp
我正在从 lodash 导入一些函数,我的同事告诉我,单独导入每个函数比将它们作为一个组导入更好。 当前方法: import {fn1, fn2, fn3} from 'lodash'; 首选方法:
之间有什么关系: import WSDL 中的元素 -和- import元素和在 XML Schema ...尤其是 location 之间的关系前者和 schemaLocation 的属性后者的属性
我在从 'theano.configdefaults' 导入 'local_bitwidth' 时遇到问题。并显示以下消息: ImportError
我注意到 React 可以这样导入: import * as React from 'react'; ...或者像这样: import React from 'react'; 第一个导入 react
对于当前的项目,我必须使用矩阵中提供的信息并对其进行数学计算,以及使用 ITK/VTK 函数来显示医疗信息/渲染。基本上我必须以(我猜)50/50 的方式同时使用 matlab 例程和 VTK/ITK
当我看到 pysqlite 的示例时,SQLite 库有两个用例。 from sqlite3 import dbapi2 as sqlite3 和 import sqlite3 为什么有两种方式支持s
我使用 Anaconda Python 发行版:Python 2.7 x64 和 Windows 7 SP1 x64 Ultimate。 当我import matplotlib.pyplot时,我得到
目录 【容器】镜像导出/导入 导出 导入 带标签 不带标签,后期修改 【仓库】镜像导出/导入
我正在寻找一种导入模块的方法,以便我可以从子文件夹 project/v0 和根文件夹 project 运行脚本。/p> 我在 python 3.6 中的文件结构(这就是没有初始化文件的原因) proj
我通常被告知以下是不好的做法。 from module import * 主要原因(或者有人告诉我)是,您可能会导入一些您不想要的东西,并且它可能会隐藏另一个模块中具有类似名称的函数或类。 但是,Py
我为 urllib (python3) 编写了一个小包装器。在if中导入模块是否正确且安全? if self.response_encoding == 'gzip': import gzip
我正在 pimcore 中创建一个新站点。有没有办法导出/导入 pimcore 站点的完整数据,以便我可以导出 xml/csv 格式的 pimcore 数据进行必要的更改,然后将其导入回来? 最佳答案
在 Node JS 中测试以下模块布局,看起来本地导出的定义总是在名称冲突的情况下替换外部导出的定义(参见 B.js 中的 f1)。 A.js export const f1 = 'A' B.js e
我在使用 VBA 代码时遇到了一些问题,该代码应该将 excel 数据导入我的 Access 数据库。当我运行代码时,我收到一个运行时错误“运行时错误 438 对象不支持此属性或方法”。来自我在其他论
我有一个名为 elements 的包,其中包含按钮、trifader、海报等内容。在 Button 类中,我正在执行 from elements import * 这执行正常,当我尝试 print(p
在我长期使用 python 的经验中,我遇到了一个非常奇怪的问题。 提前我想说我想知道为什么会发生这种情况 ,而不是如何更改我的代码或如何修复它,因为我也可以做到。 我正在使用 python2.7.3
我正在更新我的包。但是,我正在为依赖项/导入而苦苦挣扎。我使用了两个冲突的包 - ggplot2和 psych及其功能 alpha当然还有 alpha ggplot2 的对象不同于 alpha psy
我是一名优秀的程序员,十分优秀!