#本次将练习实现一个简单的卷积神经网络，使用的数据集依然是MNIST，
#预期可以达到99.2%左右的准确性
#使用两个卷积层加上一个全连接蹭构建一个简单但是非常具有代表性的卷积神经网络
#载入MNIST数据集，并且创建默认的Interactive Session
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
import t
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2024-03-26 09:13:45
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模型保存和加载（一）TensorFlow的模型格式有很多种，针对不同场景可以使用不同的格式。格式简介Checkpoint用于保存模型的权重，主要用于模型训练过程中参数的备份和模型训练热启动。GraphDef用于保存模型的Graph，不包含模型权重，加上checkpoint后就有模型上线的全部信息。SavedModel使用saved_model接口导出的模型文件，包含模型Graph和权限可直接用于上
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2024-05-31 20:10:39
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本文讲的是简明 TensorFlow 教程 — 第三部分: 所有的模型， 快速上手世界上最流行的深度学习框架 概述在本文中，我们将讨论 TensorFlow 中当前可用的所有抽象模型，并描述该特定模型的用例以及简单的示例代码。 完整的工作示例源码。一个循环神经网络。 递归神经网络 简称 RNN用例:语言建模，机器翻译，词嵌入，文本处理。自从长短期记忆神经网络（LSTM）和门限循环单元
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2024-05-13 16:34:47
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文章目录1. saved_model 模型保存与载入2. 部署自己的模型2.1 创建自己的模型目录2.2 模型发布2.3 查看模型情况3. 调用API接口进行测试3.1 通过curl命令进行预测3.2 通过 postman 调用接口进行预测4. 部署多个模型5. 部署模型的多个版本5. TensorFlow Serving 热部署5.1 同一个模型新增version5.2 多模型部署，新增模型6
1：前言提起TensorFlow的模型，大家最熟知的莫过于checkpoint文件了，但是其实TensorFlow 1.0 以及2.0 提供了多种不同的模型导出格式，除了checkpoint文件，TensorFlow2.0官方推荐SavedModel格式，使用tf.serving部署模型的时候采用的就是它，此外还有Keras model(HDF5)、Frozen GraphDef，以及用于移动端，
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2024-05-17 13:03:06
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本文参考《TensorFlow实战Google深度学习框架》一书，总结了一些在TensorFlow在保存训练好的模型过程中使用到的一些APITF提供了tf.train.Saver类来保存和还原一个神经网络模型1.模型保存 模型保存的代码如下所示：先声明一个tf.train.Saver对象saver，然后使用saver.save进行保存，该函数的第二个参数是保存的路径。注意保存的文件名后缀为.ckp
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2024-06-11 21:18:13
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# TensorFlow 基于 Java 的模型训练
TensorFlow 是一个广泛使用的开源机器学习框架，它主要使用 Python 进行模型的训练与部署。然而，Java 作为一种广泛应用于企业级开发的语言，也给开发者提供了 TensorFlow 的接口，使我们能够在 Java 环境中运行训练好的模型或进行简单的模型训练。本文将介绍如何使用 TensorFlow Java 众多的 API 进行
基于Tensorflow实现Transformer模型1.Transformer模型2.Attention3.Embedding4.FFN_layer5.模型参数
1.Transformer模型import tensorflow as tf from official.transformer.model import attention_layerfro
原创
2022-06-23 17:44:58
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作为深度学习的最热门工具之一，Tensorflow可以为我们的模型搭建以及数据运算带来极大的便利。作为一门工具，必不可少地是要对它有一个全局的了解。私以为，如果对它的整体的模块架构有一个了解的话，再结合自己的兴趣与需要，能够节约更多的时间去思考自己的网络结构设计，完善更多细节。登陆到tensorflow官网www.tensorflow.org，没有梯子的同学可以使用如下网站：devdocs.io，
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2024-03-22 14:44:10
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一种是传统的Saver类save保存和restore恢复方法
1. TensorFlow模型简介
训练了一个神经网络之后，我们希望保存它以便将来使用。那么什么是TensorFlow模型?Tensorflow模型主要包含我们所培训的网络参数的网络设计或图形和值。因此，Tensorflow模型有两个主要的文件:
a) Meta graph：
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2024-05-10 12:20:24
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注意：采用tensorflow 2.1.01、适用顺序模型的情况顺序模型适用于简单的层堆栈，其中每一层正好具有一个输入张量和一个输出张量。例如：import tensorflow as tffrom tensorflow import kerasfrom tensorflow.keras import layers# 定义3层图形的模型 model = keras.Sequential( [ la
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2023-12-17 12:12:52
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什么是Tensorflow的模型模型部分主要参考了这篇文章和这篇博客；另外，官方文档也给出了很多指导。 Tensorflow的模型主要包括神经网络的架构设计（或者称为计算图的设计）和已经训练好的网络参数。因此，Tensorflow模型包括的主要文件：“.meta”：包含了计算图的结构“.data”：包含了变量的值“.index”：确认checkpoint“checkpiont”：一个protoc
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2024-02-22 01:47:04
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TensorFlow入门随着深度学习技术的发展，已有数种深度学习框架，例如TensorFlow、Caffe、Caffe2、Theano、Torch、MXNet和CNTK，支持卷积神经网络、递归神经网络等模型结构。TensorFlow由Google Brain团队的研究员和工程师研发，已成为业界最受欢迎的机器学习项目。TensorFlow框架的优秀特性，主要包括：支持异构设备的分布式计算，可有效地利
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2024-05-13 15:45:00
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目前比较主流的 TensorFlow 高层封装主要有 TensorFlow-Slim 、 TFLearn 、Keras 和 Estimator 。 Tensor Flow-Slim 是 Google 官方给出的相对较早的 TensorFlow 高层封装, Goog le 通过TensorFlow-Slim 开源了 一些己经训练好的图像分析的模型，所以目前在图像识别问题中TensorFlow-Sli
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2024-04-17 12:04:59
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Tensorflow学习笔记（五）模型的保存（四） 将模型文件合并为一个.pb文件SavedModel模型合成.pb文件.meta模型合成.pb文件 将模型文件合并为一个.pb文件声明: 参考链接这里之前Tensorflow学习笔记（二）模型的保存与加载（一 ）与Tensorflow学习笔记（三）模型的保存与加载（二）的保存方法保存的模型文件的模型框架图和权重都是分开的，有时候我们希望他们能够合
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2024-08-28 15:59:36
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1 基本概念2 文本分类与情感分析3 TF模型仓库的使用本章节主要使用TensorFlow模型仓库与keras技术框架联合开发对IMDB数据集的机器学习，TensorFlow模型仓库提供模型直接下载使用，链接地址如下所示： https://hub.tensorflow.google.cn/在TF的模型仓库中，包括不同类型用于机器学习的模型，其中包括图像分类模型、文本嵌
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2024-05-12 18:34:57
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模型保存与恢复、自定义命令行参数、在我们训练或者测试过程中，总会遇到需要保存训练完成的模型，然后从中恢复继续我们的测试或者其它使用。模型的保存和恢复也是通过tf.train.Saver类去实现，它主要通过将Saver类添加OPS保存和恢复变量到checkpoint。它还提供了运行这些操作的便利方法。tf.train.Saver(var_list=None, reshape=False, shard
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2024-08-21 12:39:31
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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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一、模型文件的保存在训练一个TensorFlow模型之后，我们可以将训练好的模型保存成文件，这样可以方便下一次对新的数据进行预测的时候直接加载训练好的模型即可获得结果，下面通过TensorFlow提供的tf.train.Saver函数，将一个模型保存成文件，一般习惯性的将TensorFlow的模型文件命名为*.ckpt文件。import tensorflow as tf
if __name__
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2024-01-25 20:33:54
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//一个最小的但有用的C++的例子展示了如何加载一个ImageNet式目标识别tensorflow模型，准备输入图像，通过图运行和解释结果。
//它的目的是有尽可能少的依赖和尽可能清楚，所以它比它在产品代码中更详细。特别是，自动使用
//TensorFlow的大量返回值的类型能删除大量的样板，但我发现在样本代码中，显式类型是有用的，使其查找相关的类变得简单。
//要使用它，在工作目录中learni
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2024-06-19 10:34:01
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