在所有的数据都处理完了之后，接下来就可以进行模型的训练了。在Github上FaceNet项目的介绍中有softmax和论文中提到的三元损失训练triplet两种方式，这边简单的介绍下softmax的训练方法。FaceNet已经将所有的方法都已经封装好，训练程序在src目录下的train_softmax.py文件中，在训练之前，我们首先要简单的修改下这份文件，让它适用于当前版本。找到260行，搜索i
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2024-04-12 19:52:06
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我们需要评估模型预测值来评估训练的好坏。 模型评估是非常重要的，随后的每
原创
2022-07-08 13:02:43
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1. 什么是Tensorflow模型？我们知道Tensorflow是由张量和计算模型组成，Tensorflow中的所有计算都会被转换为计算图上的节点，TensorFlow内部会将运算过程表示为一个数据流图。当你训练好一个神经网络后，同时系统将模型结果保存下来。因此，什么是Tensorflow模型？Tensorflow模型主要包含网络设计（或者网络图）和训练好的网络参数的值。所以Tensorflow
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2024-02-12 07:58:13
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keras版本模型的训练1、模型的构建与训练import tensorflow as tf
inputs = tf.keras.Input(shape=(32,)) #(输入的数据维度为32)
x = tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu')(inputs) #（64个神经元）
x = tf.keras.layers.Dense(64, activ
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2024-02-16 11:50:59
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文章目录1、训练模型2、各种模型间互转并验证2.1 hdf5转saved model2.2 saved model转hdf52.3 所有模型精度测试2.4 hdf5和saved模型转tensorflow1.x pb模型2.5 加载并测试pb模型总结 2022年7月更新：现在tensorflow2版本已经发展到2.9,这些模型间的互转可以看官方文档中h5 saved_model各自的缺限，默认使
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2024-05-10 19:59:46
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望舒 个推 Android 高级开发工程师 前言史上最长春假结束，全国各地企业陆续复工。机场、火车站等地又将迎来人流高峰，我们对疫情防护仍然不能有所懈怠。如何实时检测人群口罩佩戴情况从而快速发现未按要求佩戴口罩的人，对于防疫工作来说，是个头大的问题。 目前AI人脸口罩检测方案已成为返工潮中众多社区、企业、商场解决该问题的首选方案，并得到了较好的应用。各大企业也积极为AI战“疫
二维线图标记轴并添加坐标如下程序（命令行窗口）x = 0:pi/100:2*pi;
y = sin(x);
plot(x,y)
xlabel('x')
ylabel('sin(x)')
title('Plot of the Sine Function')典型混沌系统matlab仿真logistic映射（逻辑斯蒂映射） 其中mu是增长率，即为需要调节的控制参数按照时间序列进行迭代映射仿真若设系统初值
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2024-04-13 09:45:24
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第二阶段的文档介绍，编写TensorFlow代码的细节。 注意：TensorFlow 1.3版本之后官方文档及API改动比较大。 blog使用1.4版本。Estimators是一个高层次的tensorflow API，能极大简化tensorflow程序。 注意：TensorFlow还在tf.contrib.learn.Estimator中包含一个弃用的Estimator类。1, training
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2024-09-25 14:26:56
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文章目录正负样本的选择标准评估指标回归问题的评估指标SSE 和方差均方误差（MSE）均方根误差（RMSE）R Squared分类问题的评估指标错误率召回率(查全率)精确率(查准率)混淆矩阵和分类报告P-R曲线准确率f1分值什么时候关注召回率，什么时候关注精确率概率密度评估指标概率密度曲线图相对熵（K-L散度）概率、信息量信息熵相对熵（K-L散度）交叉熵概率分布评估指标ROC曲线KS曲线提升图提升
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2024-02-02 09:35:56
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前段时间实践tensorflow目标检测模型再训练，过程见博文tf2目标检测-训练自己的模型总结目标检测模型再训练过程，有以下几点需注意：1 训练集和测试集训练图片每张只包含一个目标，因此可用小尺寸图片，且统一训练图片大小，有助于加快训练过程。测试图片则用大图片，包含多个需检测目标，同时包括应排除的目标，检验模型训练成果。2 模型处理窗口和输入图片resize问题每个再训练模型有处理窗口，例如ss
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2024-04-24 16:05:34
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《基于Tensorflow高阶API构建大规模分布式深度学习模型系列: 开篇》 Estimator类是机器学习模型的抽象，其设计灵感来自于典典大名的Python机器学习库Scikit-learn。Estimator允许开发者自定义任意的模型结构、损失函数、优化方法以及如何对这个模型进行训练、评估和导出等内容，同时屏蔽了与底层硬件设备、分布式网络数据传输等相关的细节。 
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2024-04-24 18:45:45
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文章目录Tensorflow Serving实战安装Tensorflow serving准备YOLOX模型部署YOLOX模型测试YOLOX模型多模型多版本部署模型的热部署参考 Tensorflow Serving使用Tensorflow框架训练好模型后，想把模型部署到生产环境可以使用Tensorflow Serving进行部署。Tensorflow Serving具有以下作用：兼容Tensorf
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2024-05-05 18:54:11
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本篇介绍函数包括：
tf.conv2d
tf.nn.relu
tf.nn.max_pool
tf.nn.droupout
tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits
tf.truncated_normal
tf.constant
tf.placeholder
tf.nn.bias_add
tf.reduce_mean
tf.squared_d
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2024-02-22 00:49:25
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学习总结第一步是导入 Spark 分割好的训练集和测试集。第二步是在 TensorFlow 中设置评估指标
原创
2022-08-25 10:47:16
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cifar10训练数据集下载链接：https://pan.baidu.com/s/1Qlp2G5xlECM6dyvUivWnFg 提取码：s32t代码解析前置配置引入tensorflow库，和其他辅助库文件。安装方式为pip3 install tensorflow numpy pickle。详细过程不在这里描述。 在这里，训练和测试数据集文件放在该脚本的父文件夹中，因此按照实际情况来对CIFAR_
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2024-05-13 11:28:25
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TensorFlow提供了一个非常简单的API来保存和还原一个神经网络模型。这个API就是tf.train.Saver类。以下代码给出了保存TesnsorFlow计算图的方法。import tensorflow as tf
#声明两个变量并计算他们的和
v1 = tf.Variable(tf.constant(1.0, shape = [1]), name = "v1")
v2 = tf.V
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2024-06-07 05:52:46
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tensorflow实现线性回归模型1.变量（1）变量的创建（2）变量的初始化（3）变量的作用域2.可视化学习Tensorboard（1）开启tensorboard（2）增加变量显示3.tensorflow实现线性回归实战（1）Tensorflow运算API（2）梯度下降API（3）实现线性回归4.模型加载和保存5.命令行参数 1.变量（1）变量的创建变量也是一种OP，是一种特殊的张量，能够进行
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2024-04-21 13:36:46
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#RNN 循环神经网络
import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
tf.set_random_seed(1) # set random seed
# 导入数据
mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot
1. 检索质量评估 通常在开发/验证集上进行。 命中率：对于一个问题，系统是否至少检索到了一个相关文档？这是一个二元指标（是/否）。它衡量了检索的召回能力。 平均精度@K：这是信息检索中的核心指标。它衡量在前K个检索结果中，相关文档的比例和排名位置。例如，MRR@5 表示前5个结果中，第一个相关文档 ...
机器学习回归模型评估 回归模型 评估
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2019-07-15 15:45:00
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