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指望各位中意,导出原有模型的蒙皮音讯

来源:http://www.myconsumercourt.com 作者:皇家金堡▎永久官网 时间:2020-01-20 14:06

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TensorLayer保存和读取模型

  • 封存蒙皮信息,将骨骼替换来新的龙骨
  • 模型M上的Skin这段日子点名的是骨架A,在蒙皮音讯不改变的情形 下改变来骨架B

本次带给多头近来异常红的rg牛高达,模型没得说,真香,依照客商的须要改色成白牛,在黄金时代部分表露的骨子部分用荧光绿做出精气神力骨架的意义,没有增长其余细节,只是根据模型本人的分件和刻线做了分色,希望各位心仪。

API简介

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保存

TensorLayer汉语版文书档案-API-save_npz
输入参数

tensorlayer.files.save_npz(save_list=[], name='model.npz', sess=None)

其中save_list为所要保存的参数,name为路线和保留的文书名,传入多少个sess来实践本次操作。
至于别的读取方式的API于此相像,这里不再赘言。

  • 轮流的操作供给用到 SkinUtilities 工具

读取

输入参数
TensorLayer汉语版文书档案-API-load_and_assign_npz

tensorlayer.files.load_and_assign_npz(sess=None, name=None, network=None)

当中sess和name意义与保留(save_npz)相符,不过要介怀的是network,到底该传入什么?
翻看文书档案可以知道

Parameters:
sess : TensorFlow Session
name : string Model path.
network : a Layer class The network to be assigned

Returns: Returns False if faild to model is not exist.

鲜明,应该传入三个Layer类,可是黄金年代旦只是简短伊始化二个Layer类的变量传进去,运营立时就能报错。

mynetwork=tl.layers.Layer 
tensorlayer.files.load_and_assign_npz(sess, "model.npz",mynetwork) #报错

由来在于TensorLayer(也能够说是TensorFlow)所谓的保留,只是保存模型的参数和变量的值,并不是模型本人。那或多或少和sklearn中的模型保存是有分其余。
所以唯有当读取时的Layer(即模型)和保存时的模型布局上大同小异,才得以将保留的模型参数大器晚成一对应,进而对模型赋值。

举例:
模型保存时有3层,分别有800,500,400个节点,意味着有800+500+400个参数(不稳重,但足以那样驾驭)。
而是在读取的时候,也亟须营造一个3层,分别有800,500,400个节点的模子技术将那么些参数后生可畏黄金时代赋值到相应的职位上去。
那七个模型的唯生龙活虎不相同就在于前面二个模型的节点参数已经被赋值,前者并未有。


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