AccelModel 类

加速模型的抽象基类。

加速模型是可使用专用硬件加速的神经网络。

继承

ABC

AccelModel

构造函数

AccelModel(model_base_path, model_folder_name, version, check_point_uri, save_name, is_frozen=False, weight_path=None)

参数

model_base_path

model_folder_name

version

check_point_uri

save_name

is_frozen

默认值: False

weight_path

默认值: None

方法

get_default_classifier	将模型的已冻结默认 Imagenet 分类器导入到当前图形中。
get_input_dims	获取第 n 个模型输入张量维度。
get_output_dims	获取第 n 个模型输出张量维度。
import_graph_def	导入与此模型对应的图形定义。 将加速模型导入当前处于活动状态的图形中。
restore_weights	将模型的权重恢复到特定会话中。
save_weights	将特定会话中的模型的权重保存到特定路径。

get_default_classifier

将模型的已冻结默认 Imagenet 分类器导入到当前图形中。

get_default_classifier(input_tensor, prefix='classifier')

参数

prefix

必需

要将分类器加载到其中的命名空间。

input_tensor

默认值: classifier

分类器的输入特征张量。 预期为 [?, 2048]

model_dir

必需

要将分类器下载到其中的目录。 在本地用作缓存。

get_input_dims

获取第 n 个模型输入张量维度。

abstract get_input_dims(index=0)

参数

index

默认值: 0

get_output_dims

获取第 n 个模型输出张量维度。

abstract get_output_dims(index=0)

参数

index

默认值: 0

import_graph_def

导入与此模型对应的图形定义。

将加速模型导入当前处于活动状态的图形中。

import_graph_def(input_tensor=None, is_training=True)

参数

input_tensor

默认值: None

将输入张量替换为加速模型（必须匹配预期的形状和 dtype）

is_training

默认值: True

指示导入的图形是否计划用于训练的布尔值。

返回

单个输出张量或输出张量列表（如果有多个输出张量）。

restore_weights

将模型的权重恢复到特定会话中。

restore_weights(session)

参数

session

<xref:tf.Session>

必需

要加载权重的会话。

save_weights

将特定会话中的模型的权重保存到特定路径。

save_weights(path, session=None)

参数

path

必需

要保存权重的检查点的路径。

session

<xref:tf.Session>

默认值: None

用于保存权重的会话。

属性

input_tensor_list

此模型的输入张量的名称列表。

model_path

包含模型的目录的路径。

model_ref

引用模型的名称 - 用于编写 model_def。

model_version

模型版本。

output_tensor_list

此模型的输出张量的名称列表。