1. tensorflow模型文件打包成PB文件 import tensorflow as tf from tensorflow.python.tools import freeze_graph with tf.Graph().as_default(): with tf.device("/cpu:0"): config = tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True) with tf.Session(config=config).as_default() as sess: model = Your_Model_Name()

tensorflow训练的mtcnn的PNet,RNet,ONet的模型文件：*.data-00000-of-00001，*.index 和 *.meta这3个文件转为npy文件

今天小编就为大家分享一篇对tensorflow 的模型保存和调用实例讲解，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

主要介绍了tensorflow模型转ncnn的操作方式，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

该代码文件包括以下几个部分： （1）nlp_utils.py 数据功能处理函数 （2）fast_text_train.py 训练代码 （3）fast_text_predict.py 利用meta模型预测代码 （4）frozen_graph.py 模型固化及预测代码 （5）saves 训练得到的模型文件 （6）word2id_dict.txt、label2id_dict.txt 训练时得到的字典文件

利用Tensorflow训练好的模型，图片进行预测和识别，并输出相应的标签和预测概率。 如果想要多张图片，可以进行批次加载和预测，这里仅用单张图片进行演示。 模型文件： 预测图片： 这里直接贴代码，都有注释，应该很好理解 import tensorflow as tf import inference image_size = 128 # 输入层图片大小 # 模型保存的路径和文件名 MODEL_SAVE_PATH = model/ MODEL_NAME = model.ckpt # 加载需要预测的图片 image_data = tf.gfile.FastGFile(./data

基于TensorFlow搭建的mnist，包含训练，测试，模型保存以及模型恢复代码；train.py是训练以及模型保存的demo；testLoadModel.py：自定义图，然后恢复数据；loadGraghDemo.py恢复图和数据；MINST_data文件夹是训练数据；mnist模型保存的路径

主要为大家详细介绍了Tensorflow模型实现预测或识别单张图片，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

opencv实现的SSD人脸检测器，实现DNN的人脸检测，需要先下载模型文件，在OpenCV的\sources\samples\dnn\face_detector目录下，有一个download_weights.py脚本下载的模型文件，打包好了

SSD方法图像目标检测,该模型为Tesnorflow版本,可以直接在Tesorflow环境下载入进行预测.