一 tensorflow
01:
通过saver.save
函数将TensorFlow模型保存到了model/model.ckpt
文件中,这里代码中指定路径为"model/model.ckpt"
,也就是保存到了当前程序所在文件夹里面的model
文件夹中。
TensorFlow模型会保存在后缀为.ckpt
的文件中。保存后在save这个文件夹中实际会出现3个文件,因为TensorFlow会将计算图的结构和图上参数取值分开保存。
model.ckpt.meta
文件保存了TensorFlow计算图的结构,可以理解为神经网络的网络结构model.ckpt
文件保存了TensorFlow程序中每一个变量的取值checkpoint
文件保存了一个目录下所有的模型文件列表
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02:.pb
constant_graph = graph_util.convert_variables_to_constants(sess, sess.graph_def, ["output"]) with tf.gfile.FastGFile(pb_file_path, mode='wb') as f: f.write(constant_graph.SerializeToString())
这两句是重要的代码,用来把训练好的模型保存为pb文件。运行完之后就会发现应该的文件夹多出了一个pb文件。
def recognize(jpg_path, pb_file_path): with tf.Graph().as_default(): output_graph_def = tf.GraphDef() with open(pb_file_path, "rb") as f: output_graph_def.ParseFromString(f.read()) _ = tf.import_graph_def(output_graph_def, name="")
打开相应的pb文件。
TensorFlow 自定义模型导出:将 .ckpt 格式转化为 .pb 格式
二 caffee
生成模型文件 .h5,
.hdf5
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在使用OpenCV的人脸检测之前,需要一个人脸训练模型,格式是xml的
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