理论部分一、cifar 10 数据集简介cifar 10相比于MNIST数据集而言更为复杂,其拥有10个种类(猫、飞机、汽车、鸟、鹿、狗、青蛙、马、船卡车),这十大类共同组成了50k的训练集,10k的测试集,每一张图片都是32*32的3通道图片(彩色图片),在神经网络中,通常表示成如下形式:             
在某些任务中,我们需要针对不同的情况训练多个不同的神经网络模型,这时候,在测试阶段,我们就需要调用多个训练好的模型分别来进行预测。 "调用单个预训练好的模型请点击此处" 弄明白了如何调用单个模型,其实调用多个模型也就顺理成章。我们只需要建立多个图,然后每个图导入一个模型,再针对每个图创建一个会话,
原创 2021-06-10 15:34:10
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Tensorflow学习笔记(六)模型的合并 将多个模型文件合并成一个模型文件定义一个简单的模型加载SavedModel模型加载.meta模型模型连接两个模型保存成为新的模型保存成一个.pb模型保存为SavedModel模型保存为.meta模型完整代码简单的模型与SavedModel模型简单的模型与.meta模型模型 将多个模型文件合并成一个模型文件先用之前Tensorflow学习笔记(二)模型
  之前我们学习使用TensorFlow对图像数据进行预处理的方法。虽然使用这些图像数据预处理的方法可以减少无关因素对图像识别模型效果的影响,但这些复杂的预处理过程也会减慢整个训练过程。为了避免图像预处理成为神经网络模型训练效率的瓶颈,TensorFlow提供了一套多线程处理输入数据的框架。  下面总结了一个经典的输入数据处理的流程:   下面我们首先学习TensorFlow中队列的概念
最近在学TensorFlow,在此把学到的东西记录一下。在学习别人代码时,遇到多线程训练的问题,代码截取部分如下:image, label = ReadMyOwnData.read_and_decode("dog_and_cat_train.tfrecords") sess = tf.InteractiveSession() tf.global_variables_initializer().ru
转载 2024-04-13 12:07:13
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# Java同时启用多个线程的实现 ## 概述 在Java中,我们可以通过创建多个线程同时执行多个任务。这可以提高程序的效率和响应性,特别是在处理多个并发任务或需要长时间运行的任务时。本文将介绍如何实现Java中同时启用多个线程的方法,并给出详细的步骤和示例代码。 ## 实现步骤 下表展示了实现Java同时启用多个线程的步骤: | 步骤 | 描述 | | --- | --- | | 1
原创 2023-10-08 10:20:41
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# Java 同时执行多个线程的实现方法 作为一名经验丰富的开发者,我将向你介绍如何在 Java 中同时执行多个线程的方法。在本文中,我将逐步向你展示整个实现过程,并提供每个步骤所需的代码示例和注释。 ## 流程概述 在开始之前,让我们先概述一下实现多线程的流程。下面的表格将展示整个过程的步骤。 | 步骤 | 描述 | | --- | --- | | 步骤1 | 创建一个实现 Runnab
原创 2024-01-27 04:08:44
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# 如何实现Java多个线程同时执行 作为一名经验丰富的开发者,你需要教会一位刚入行的小白如何实现Java多个线程同时执行。下面是详细的步骤和代码示例。 ## 整体流程 首先,我们需要告诉小白整个实现过程的流程。下面是一个简单的表格展示步骤: | 步骤 | 操作 | | ---- | ---- | | 1 | 创建一个实现Runnable接口的类 | | 2 | 在该类中实现run()方法
原创 2024-04-30 04:01:17
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# Hive 多个线程同时写入的探讨及实践 在大数据环境中,Apache Hive 是一种广泛使用的数据仓库工具,它能够方便地进行数据的查询和分析。然而,许多开发者在使用 Hive 时常会遇到多个线程同时写入数据的场景。这篇文章将探讨这个问题,并通过示例代码、饼状图和序列图帮助大家更好地理解。 ## Hive 线程安全性 首先,Hive 本身并不支持真正的多线程写入。对于同时写入的场景,多个
原创 8月前
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## Java多线程执行 在Java编程中,多线程是一种常见的操作方式,通过多线程可以实现程序的并发执行,提高程序的运行效率。在实际应用中,我们经常会遇到需要同时执行多个线程的情况。本文将介绍如何在Java中同时执行多个线程,并给出代码示例。 ### 创建多个线程 在Java中,可以通过继承Thread类或实现Runnable接口来创建线程。下面是一个简单的示例,创建两个线程同时执行:
原创 2024-04-24 07:03:31
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# 如何使用Java开启多个线程 ## 引言 在Java中,多线程是一种常见的编程概念。通过使用多线程,可以同时执行多个任务,提高程序的效率和响应能力。本文将向您展示如何在Java中同时启动多个线程。 ## 步骤概述 以下是用于同时启动多个线程的步骤概述。我们将在后续章节中详细介绍每个步骤。 1. 创建一个实现Runnable接口的类。 2. 实现Runnable接口的run()方法,编写
原创 2023-07-20 15:24:59
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Java多线程创建java.lang.Thread – 线程继承Thread类,实现run方法java.lang.Runnable接口 – 线程实现Runnable接口,实现run方法Java多线程启动启动 – 调用start方法,会自动以新进程调用run方法 – 直接调用run方法,将变成串行执行 – 同一个线程,多次start会报错,只执行第一次start方法 – 多个线程启动,其启动的先后顺
对于数据量较小而言,可能一般选择直接将数据加载进内存,然后再分batch输入网络进行训练。但是,如果数据量较大,这样的方法就不适用了,因为太耗内存。在这儿我介绍一种比较通用,高效的读取方法,即使用tensorflow内定标准格式——TFRecord.TFRecords其实是一种二进制文件,虽然它不如其他格式好理解,但是它能更好的利用内存,更方便复制和移动,并且不需要单独的标签文件。TFRecord
转载 2024-04-08 10:27:53
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    做机器训练有段时间了,从Windows到Mac再到Unbuntu,一直在搭建tensorflow机器训练环境。在工作中逐步找到最快捷的搭建方式,这次就以Mac为例记录下在Mac中搭建tensorflow机器训练环境(Ubuntu搭建流程是一样的)。    首先,由于多年来养成的IDE编程习惯,就想着如果有合适的IDE用于开发ten
转载 2024-03-09 20:41:18
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一、TnesorFlow 计算模型————计算图1、 计算图概念1.1 Tensor Tensor就是张量, 可以简单理解为多维数组,表明了数据结构1.2 FlowFlow 表达了张量之间通过计算相互转化的过程,体现了数据模型1.3 数据流图基础数据流图是每个 TensorFlow 程序的核心,用于定义计算结构 每一个节点都是一个运算,每一条边代表了计算之间的依赖关系上图展示了可完成基本加法运算
        看过 TensorFlow-slim 训练 CNN 分类模型(续) 及其相关系列文章的读者应该已经感受到了 tf.contrib.slim 在训练卷积神经网络方面的极其方便之处,特别是它让构建模型变得非常直观。但不可忽视的是,它还存在一在很大的缺点,就是它在训练
转载 2024-05-09 15:18:30
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# 多线程写CSV文件的Java实现 作为一名经验丰富的开发者,我很乐意帮助刚入行的小白学习如何在Java中实现多个线程同时写入CSV文件。下面我将通过一个简单的示例,详细介绍整个流程和代码实现。 ## 流程概述 首先,让我们通过一个表格来概述整个流程: | 步骤 | 描述 | | --- | --- | | 1 | 创建CSV文件 | | 2 | 使用`java.util.concurr
原创 2024-07-19 06:08:33
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# Java多个线程同时修改集合实现方法 ## 1. 概述 在Java多线程编程中,如果多个线程同时对一个集合进行修改,可能会导致线程安全问题,例如并发修改同一个ArrayList,可能会导致元素丢失、顺序错乱等问题。为了避免这些问题,我们需要采取一些措施来保证集合的线程安全。 本文将介绍如何实现Java多个线程同时修改集合的方法,包括使用同步块、使用ConcurrentHashMap和使用C
原创 2023-10-15 03:25:55
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# 如何实现Java同时运行多个线程 ## 整体流程 首先我们来看一下实现Java同时运行多个线程的整体流程,可以使用以下表格展示步骤: | 步骤 | 操作 | | ---- | ---- | | 1 | 创建一个线程类,继承Thread类或者实现Runnable接口 | | 2 | 重写run()方法,在run()方法中编写线程执行的代码 | | 3 | 创建线程对象,并启动线程 | |
原创 2024-02-24 03:34:50
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Queue队列的一些说明 http://blog.csdn.net/iamaiearner/article/details/9363837 因为/dev/null 所以紧适用于linux,而且是2的python版本 下面这个程序,是一个多线程的例子,下面num_threads =3 限定了3个进程。如果ips的值多余3个,比如说4个,也是可以顺利执行的,就是第0个线程执行完之后,会产
原创 2017-09-07 10:57:34
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