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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=er() 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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《智能计算系统》实验课开发平台用户使用说明-v2.0.pdf | 1M |
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