神经网络的输入输出
ionn的Python项目详细描述
#人工神经网络的离子输入操作
Ionn提供存储、加载和冻结神经网络的功能 在不同的神经网络框架之间转换网络。当前版本提供
- 在google protobuf文件中存储、加载和冻结tensorflow模型（子模块tfpb）
- 将keras模型转储为google protobuf文件并将其加载到纯tensorflow环境中（子模块k2tf）
##tfpb-冻结和存储图形
TensorFlow提供了一个图形冻结工具，工作正常，但很难 文件化的，不是特别模块化的。tfpb模块提供 简化了存储冻结图的接口。有两个主要入口， 加载protobuf和保存protobuf。此外，您可以直接调用tfpb 像这样冻结存储的图形
tf-freeze <input_graph_file_name> <output_file_name> <checkpoint_file_name>
##k2tf-从路缘石到Tensorflow
如果我们想快速起草一个神经网络架构，keras是很好的。 不幸的是，它在存储模型和 因此，与ToSoFraseBasic共存不好。K2TF支架 将keras模型存储在tensorflow protobuf文件中，以后可以加载 没有路缘石。不过，目前有两个缺点：
- 模型必须被冻结，这并不完全是可取的，因为 tensorflow的优势在于在学习阶段调整模型。
- 模型必须在单独的过程中重新加载，以避免混淆 张量流图。
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