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智能计算系统 实验课开发平台用户使用说明-v2.0
资料介绍
智能计算系统实验指导书TensorFlow 中模型参数的恢复 在 TensorFlow 中，采用检查点机制（Checkpoint）周期地记录（Save）模型参数等数 据并存储到文件系统中，后续当需要继续训练或直接使用训练好的参数做推断时，需要从 文件系统中将保存的模型恢复 (Restore) 出来。检查点机制由 saver 对象来完成，即在模型 训练过程中或当模型训练完成后，使用 saver=tf.train.Saver() 函数来保存模型中的所有变量。 当需要恢复模型参数来继续训练模型或者进行预测时，需使用 saver 对象的 restore() 函数， 从指定路径下的检查点文件中恢复出已保存的变量。在本实验中，图像转换网络和特征提 取网络的参数均已经提前训练好并保存在特定路径下，在使用图像转换网络进行图像预测 时，直接使用 restore() 函数将这些模型参数读入程序中并实现实时的风格迁移。 4.2.3 实验环境 本节实验所涉及的硬件平台和软件环境如下： • 硬件平台：CPU、DLP • 软件环境：TensorFl推断。 1. 模型量化 已经提前训练好的图像转换网络的数据类型为 Float32，需要经过量化后才可以在 DLP 上运行。在 fppb_to_intpb 目录下运行以下命令，使用量化
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