书籍源码：https://github.com/hzy46/Deep-Learning-21-ExamplesCNN的发展已经很多了，ImageNet引发的一系列方法，LeNet，GoogLeNet，VGGNet，ResNet每个方法都有很多版本的衍生，tensorflow中带有封装好各方法和网络的函数，只要喂食自己的训练集就可以完成自己的模型，感觉超方便！！！激动！！！因为虽然原理流程了解了，但
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2024-10-12 20:05:22
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你好 分布式TensorFlow！创建一个集群创建一个tf.train.ClusterSpec描述集群tf.train.Server在每个任务中创建一个实例在模型中指定分布式设备复印训练把它们放在一起：示例教练程序词汇表 原文链接 : https://www.tensorflow.org/deploy/distributed译文链接 : http://
TensorFlow Lite 是为移动和嵌入式设备提供轻量级解决方案，它可以在手机本地上为机器学习的模型做分类预测，所以不需要再去云端访问。TensorFlow Lite 的架构设计 组件包括： 1）Tensor Flow 模型（Tensor Flow Model）：保存在磁盘中的训练模型。 2）Tensor Flow Lite 转化器（Tensor Flow Lite Converter）：
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2023-12-09 22:37:30
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自己看着网上的很多教程摸索了好几天，终于能够自己训练。事实上，网上关于这个API的教程还是非常多的，但我实际做起来发现其实在某些关键部分缺少点步骤，会把我这样的小白搞得一头雾水、无从下手，最后在无穷无尽的报错中崩溃。所以我决定写这篇笔记，一来帮助最初像我一样的小白轻松搞定，二来就是为自己做笔记 ，以后万一忘记了，可以回来看看回想一下。电脑配置cpu: i7-8750Hgpu: 1060 6G内存：
# 使用 TensorFlow Lite 部署 PyTorch 模型的全面指南
在人工智能领域，PyTorch 和 TensorFlow 都是广泛使用的深度学习框架。当我们训练好一个 PyTorch 模型后，有时我们需要将其部署到移动设备或者嵌入式设备上。这时，TensorFlow Lite 就可以派上用场。本篇文章将带你一步步了解如何将 PyTorch 模型转换并部署为 TensorFlow
原创
2024-09-28 03:39:26
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基础篇本章开始，将由浅入深，详细介绍开发Arduino Uno所需的基础知识与开发方法。Arduino语言Arduino使用C/C++编写程序，虽然C++兼容C语言，但这是两种语言，C语言是一种面向过程的编程语言，C++是一种面向对象的编程语言。目前最新的Arduino核心库采用C与C++混合编写而成。通常所说的Arduino语言其实是一套基于C/C++的嵌入式设备开发框架。其核心库文件提供了各种
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2024-10-11 15:16:10
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记录新手2020年4月份Windows10 tensorflow object detection API的操作与使用（一、爬坑准备）为什么会有这么多问题导致安装失败1、根本原因是TF的这个API一直在更新2、安装前的准备工作3、我参考的博客API以及环境配置的安装：API model下载tensorflow-gpu1.8版本对应的cuda与cudnn下载anaconda3.5版本下载demo测试
------韦访 201811266、提取音频数据的MFCC特征上一讲花了很大的篇幅来将这个MFCC特征，现在我们就来提取它。Python牛逼之处就是有非常多的工具支持各种操作，很完善，所以这里也不需要我们从头开始写，可以借助python_speech_features工具来实现。首先来安装python_speech_features工具，执行以下命令行即可，sudo pip install py
前言：Tensorflow的保存分为四种：1. checkpoint模式；2. saved_model模式（包含pb文件和variables）；3. 纯pb模式；（只有一个pb文件）4.keras的 h5 模式前面的两篇文章已经分别介绍了高层API与低层API关于各种模型的保存，比如在tensorflow2.x中如何保存checkpoint与savedmodel，在tensorflow1.x中如何
在tensorflow程序中所有的数据都通过张量的形式来表示。TensorFlow 中的核心数据单位是张量。张量是对矢量和矩阵向潜在的更高维度的
泛化。对内，TensorFlow 将张量表现为基本数据类型的 n 维数组。
其中零阶张量表示标量（scalar）也就是一个数；一阶张量为向量，也就是一维数组；n阶张量可以理解为一个n维数组。
但张量的实现并不是直接采用数组的形式，
背景在外实习的时候接到了公司给的毕业设计题目，其中数据由我们组老大帮忙爬取并存入数据库中，我负责做聚类算法分析。花了24h将所有图片下载完成后，我提取其中200份（现阶段先运行一遍后可能会增加一些）并使用labellmg为图片打上标签，作为训练集。前置需求1、首先安装配置好TensorFlow参考地址2、TensorFlow模型源码git地址: https://github.com/te
目的：在一个server端使用TensorFlow框架对模型进行训练和保存模型文件后用TensorFlow Serving进行部署，使得能在客户端上传输入数据后得到server端返回的结果，实现远程调用的效果。环境：操作系统： ubuntu 20.04.1当然可以自己用Flask框架甚至写一个前端页面，这样同样能达到同样的效果。不过，如果是在真的实际生产环境中部署，这样的方式就显得力不从心了。这时
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2024-07-23 18:53:08
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此博客链接：1.背景项目综合实践老师布置了一个作业，要在MINST数据集上实现图像数字分类问题，需要安装python和tensorflow。2.准备下载python,官方链接：https://www.python.org/downloads/release/python-364/。选择合适的版本。 3.下载步骤3.1在命令行下载1）在命令行输入pip install tens
构建适合andriod的tensorflow lite前言一、环境配置二、使用步骤1、配置build2、运行常见问题 前言 在vm中安装ubun18.0.4进行编译，在tensorflow转化为tersorflow lite时，如果其中包含选择运算符要通过tensorflow的源代码构建tensorflow-lite.aar和tensorflow-lite-select-tf-ops.
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2024-05-20 12:20:28
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官方给的Tensorflow lite demo是ImageNet 中训练的1000类物体识别，基于移动端的项目需要，现在要用模型训练自己的数据，提供两种训练方法，这也是自己在摸索Tensorflow过程中，尝试的两种方法。 （一）利用examples中的retrain.py 脚本进行迁移学习 https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/r1.8/
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2024-05-02 23:03:03
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多线程输入数据处理 TFRecord输入数据格式TensorFlow提供一种统一的TFRecord来存储数据，TFRecord文件中的数据都是通过tf.train.Example Protocol Buffer的格式来存储。 message Example {
Features features = 1;
};
message Features {
map<str
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2024-03-24 20:16:42
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Tensorflow1、TensorFlow是什么？ TensorFlow支持各种异构平台，支持多CPU/GPU、服务器、移动设备，具有良好的跨平台性；TensorFlow架构灵活，能够支持各种网络模型，具有良好的通用性。2、TensorFlow设计理念 (1)将图定义和图运算完全分开。TensorFlow被认为是一个“符号主义”的库。编程模式通常分为命令式编程和符号式编程。命令式编程就是编写我们
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2023-09-15 15:24:22
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TensorFlow程序可以通过tf.device函数来指定运行每一个操作的设备，这个设备可以是本地的CPU或者GPU，也可以是某一台远程的服务器。TensorFlow会给每一个可用的设备一个名称，tf.device函数可以通过设备的名称来指定执行运算的设备。比如CPU在TensorFlow中的名称为/cpu:0。在默认情况下，即使机器有多个CPU，TensorFlow也不会区分它们，所有的C
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2023-11-01 21:11:01
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微信公众号:数据挖掘与分析学习现在关于tensorflow的教程还是太少了，有也都是歪果仁写的。比如以下几个： TensorFlow-Examples tensorflow_tutorials TensorFlow-Tutorials Tensorflow-101 个人感觉这些教程对于新手来说讲解的并不细致，几乎都是作者写好了代码放到ipython
前言 看过很多博主通过 Object Detection 实现了一些皮卡丘捕捉，二维码检测等诸多特定项的目标检测。而我跟着他们的案例来运行的时候，不是 Tensorflow 版本冲突，就是缺少什么包，还有是运行官方 object_detection_tutorial 不展示图片等等问题。 在
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2024-08-05 11:36:19
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