tensorflow预训练参数解析
2017-06-16 16:34
183 查看
from tensorflow.python import pywrap_tensorflow reader=pywrap_tensorflow.NewCheckpointReader(In_ckpt_path) var_to_shape_map = reader.get_variable_to_shape_map() featureDict = dict() for key in var_to_shape_map: featureDict[key] = reader.get_tensor(key) print(featureDict)
内容来自用户分享和网络整理，不保证内容的准确性，如有侵权内容，可联系管理员处理 
相关文章推荐
- OpenCV 3.0中的SVM训练 参数解析
- 华为机试在线训练-牛客网（34）参数解析
- 09. 训练神经网络4 --- 超参数调试,BN正则化再解析
- 人脸检测源码解析——1、训练参数
- Tensorflow 中scope重复利用Variable 或者 训练参数
- mnist的Tensorflow官方模板（fullly_connected_feed.py文件中参数解析问题）
- 实用：使用caffe训练模型时solver.prototxt中的参数设置解析
- TensorFlow 训练好模型参数的保存和恢复代码
- tensorflow1.1/保存和提取训练好的参数
- tensorflow: 保存和加载模型, 参数；以及使用预训练参数方法
- TensorFlow训练的模型参数（W和B）利用np.savez()保存和用cnpy库C++读取
- caffe 进行卷积神经网络训练的命令参数解析
- Ｔensorflow使用笔记（１） 怎么保存和使用训练好的参数和模型
- tensorflow2caffe(3) : 如何将tensorflow框架下训练得到的权重转化为caffe框架下的权重参数
- tensorflow2caffe(1) : 如何将tensorflow框架下训练得到的权重转化为caffe框架下的权重参数
- TensorFlow学习笔记(六) tensorflow 中的保存训练的参数以及载入参数检测test集
- tensorflow表情识别：训练、参数固化、应用预测
- TensorFlow中对训练后的神经网络参数（权重、偏置）提取
- 训练参数解析-以caffe为例
- tensorflow保存网络参数 使用训练好的网络参数进行数据的预测