yua*_*122 6 python machine-learning tensorflow
我有两个使用Tensorflow Python训练的模型,导出到名为export1.meta和的二进制文件export2.meta.当输入输入时,两个文件将只生成一个输出,例如output1和output2.
我的问题是,是否可以将两个图合并为一个大图,以便它在一次执行中一起生成output1和output2.
任何评论都会有所帮助.提前致谢!
我和当地的TF专家一起踢了这个,简短的回答是"不"; TF没有内置设施.但是,您可以使用Python的进程管理中的同步操作编写自定义端点层(输入和输出),以便它们维护每个输入的并行处理,并连接输出.
合理
我喜欢这种方式可以用来获得更多精度的多种功能,其中功能很少或没有相关性.例如,您可以训练两个字符识别模型:一个用于识别数字,另一个用于区分左手和右手写入者.
这也允许您检查为每个单独特征演变的内部内核,而不与其他特征相互依赖:'8'的双循环与右手书写的一般倾斜.
我还希望单个功能的模型比一个总体训练课程的速度明显快.
最后,很可能各个模型可用于混合匹配功能集.例如,训练另一个模型来区分字母,同时让你以前训练过的左/右旗手仍然对作者的部分有一个很好的猜测.
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