模型保存的格式.h5和.pb对比

.h5是一种存储结构化数据(在这种情况下是神经网络)的方法,目前已由Google概述.

简单的 class包含两个字段,您可以使用多种受支持的语言(例如 C++Go)之一将其加载,解析,修改并以二进制格式发送给其他人.

  • 解析力极小且有效(与说出 .xml相比),因此通常用于网络上的数据传输
  • 当您要将模型投入生产时(例如推论),Tensorflow的服务使用通过网络)
  • 不可知的语言-二进制格式可以由多种语言(Java,Python,Objective-C和C ++等)读取
  • tf2.0开始建议使用,您可以参阅官方序列化指南
  • 保存各种元数据(使用 keras模型的情况下,优化程序,损失等)

  • SavedModel在概念上比单个文件更难掌握

  • 创建 weights所在的文件夹

keras最初用于保存模型(keras现在正式是 tensorflow的一部分)

.pb相比,它不那么通用,更面向数据”,编程更少.

  • 用于保存巨型数据(因此某些神经网络很适合)
  • 常用文件保存格式
  • 所有内容都保存在一个文件中(权重,损失,与 keras一起使用的优化程序等)

  • 不能与 Tensorflow Serving一起使用,但是您可以通过 keras.experimental.export_saved_model(model, 'path_to_saved_model')

  • 轻松将其转换为 .pb

如果不需要生产模型(或者距离合理很远),请使用较简单的模型(.h5).如果要进行生产,或者只想在所有 tensorflow提供的工具中采用单一格式进行标准化,则使用 .pb

Original: https://blog.csdn.net/sslfk/article/details/121851540
Author: 会发paper的学渣
Title: 模型保存的格式.h5和.pb对比

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