TensorFlow学习(八)TensorFlow学习(八)训练自己模型的三种方法采用方法二进行训练模型第一步第二步训练过程:通过模型进行预测(代码)采用方法一进行训练模型(未完待续)准备工作数据装换成tfrecord读取tfrecordtrain.bat文件 TensorFlow学习(八)训练自己模型的三种方法1、准备一个需要的模型(如:inception),然后确定算法的框架,初始化参数都是            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-11-02 06:43:10
                            
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            # 使用Java和TensorFlow训练模型的指南
在数据科学和机器学习快速发展的今天,合理利用现有框架和工具变得尤为重要。TensorFlow是一个开源的机器学习框架,而Java则是一种流行的编程语言。结合这两者,你可以创建、训练和部署机器学习模型。接下来,我将详细介绍如何使用Java和TensorFlow训练模型的步骤和代码。
## 流程概述
以下是使用Java和TensorFlow训            
                
         
            
            
            
            # Java 使用 TensorFlow 模型训练
TensorFlow 是一个广泛应用于机器学习和深度学习的开源框架,它提供了强大的工具和库来构建和训练各种机器学习模型。虽然 TensorFlow 主要使用 Python 编写,但也提供了一个 Java API 来支持 Java 开发者。本文将介绍如何使用 Java 来训练 TensorFlow 模型,并提供相应的代码示例。
## 安装 Te            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2023-09-16 17:14:14
                            
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            今天我来结合代码详细介绍一下如何用SciSharp STACK的TensorFlow.NET来训练一个线性回归的基本模型。线性回归模型是初入机器学习领域必修的基本模型。TensorFlow.NET为广大.NET开发者提供了一个除了ML.NET的第二个机器学习框架选择。什么是线性回归?线性回归是一种线性方法,利用数理统计中回归分析对因变量与一个或多个独立变量之间的关系进行建模,运用十分广泛。考            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            目录1、Keras版本模型训练1.1 构造模型(顺序模型、函数式模型、子类模型)1.2 模型训练:model.fit()1.3 模型验证:model.evaluate()1.4 模型预测:model.predict()1.5 使用样本加权和类别加权1.6 回调函数1.6.1 EarlyStopping(早停)1.6.2 checkpoint模型1.6.3 使用回调实现动态学习率调整1.7 将数据            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            没啥好总结的,几乎都是截图,需要的时候来找即可
    本节涉及:保存TensorFlow 的模型供其他语言使用java中调用模型并进行预测计算一、保存TensorFlow 的模型供其他语言使用  如果用户选择“y” ,则执行下面的步骤:判断程序执行目录下是否有 export 目录,如果有,调用 shutil 包中的 rmtress 函数将其            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            文章目录1.编译Tensorflow源码1.1 使用开源文件2.C++调用tensorflow model遇到的问题参考文章  最近在研究如何用C++ 调用基于python库训练的tensorflow模型,完成模型预测。具体步骤如下: 在python中,用tensorflow的python库,训练模型,并生成pb文件;准备好tensorflow的c++库(重点);在c++中用tensorflow            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            网上关于利用tensorflow已训练模型构造自己的模型方法,多为tensorflow v1,本博文给出tensorflow v2的训练过程。 此文利用tensorflow目标检测中已经过训练的模型,在自定义的数据集上进一步训练,所谓fine-tune过程,实现用户定义的目标检测模型。 这里假定已经建立完成tensorflow目标检测环境,从github克隆了models到本地,并安装完成所需要的            
                
         
            
            
            
            TensorFlow实践(13)——保存和复用训练好的模型(一)前 言(二)保存训练好的模型(三)重载保存的模型(四)总结 (一)前 言当模型训练完成之后,我们可以使用tf.train.Saver()方法将训练好的模型进行保存,以便于之后使用模型进行预测等任务,而不用重复训练。Saver构造方法的主要输入参数:参数名称功能说明默认值var_listSaver存储的变量集合全局变量集合reshap            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            在java中调用训练好的TensorFlow模型当我们训练好TensorFlow模型以后,我们往往都是需要投入实际使用的,在实际使用的时候,我们不可能先训练,后处理,因为训练的代价实在是太大了。本文主要讲解如何将训练好的tensorFlow模型保存成.pb格式的文档,并在java项目中运用。保存模型在java中调用先来解决第一个问题,如何保存为pb格式,其实这是非常简单的,只需要3行代码即可。bu            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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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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            用浏览器训练Tensorflow.js模型的18个技巧(上)8.随机你的输入!训练神经网络的一个常见建议是通过在每个时期开始时对输入进行混洗来随机化训练样本。我们可以使用tf.utils.shuffle来实现这个目的:/** Shuffles the array using Fisher-Yates algorithm. */
export function shuffle(array: any[            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                    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,就是它在训练模            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            引言文本使用 tensorflow 2.8, CUDA 11.2 以及 cuDNN 8.1.1 训练了 cifar10 数据集. 代码没有那么重要, 主要是完成了环境的安装以及各种问题排查, 最后用一个简单的网络结构跑了一下训练. 如果本文对你有用, 麻烦不吝点个赞; 如果有啥问题, 请不要犹豫, 赶紧联系我.下载数据集和查看数据import tensorflow as tf
from keras            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            引言这是一次使用python进行机器学习的实验。一是总结自己学过的各种python包,二是了解一下使用python进行机器学习大概是什么样的,不过这次使用主要的目的还是熟悉Tensorflow的使用。本次实验使用到的python包及其版本:Tensorflow 1.8.0Numpy 1.14.3Pandas 0.22.0Matplotlib 2.2.2机器环境是:macOS 10.13Tensof            
                
         
            
            
            
            这篇博客适合初学者了解模型训练是怎么一回事,用最简单的代码实现模型训练,但是你需要一点python的知识和一个你擅长的开发环境(比如:jupyter notebook)总共需要下面几个步骤导入包引入数据数据处理创建模型编译模型传入数据并训练导入包import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten, C            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Tensorflow教程笔记基础TensorFlow 基础TensorFlow 模型建立与训练基础示例:多层感知机(MLP)卷积神经网络(CNN)循环神经网络(RNN)深度强化学习(DRL)Keras Pipeline自定义层、损失函数和评估指标常用模块 tf.train.Checkpoint :            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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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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            在 TensorFlow 中,推荐使用 Keras ( tf.keras ) 构建模型。Keras 是一个广为流行的高级神经网络 API,简单、快速而不失灵活性,现已得到 TensorFlow 的官方内置和全面支持。Keras 有两个重要的概念: 模型(Model) 和 层(Layer) 。层将各种计算流程和变量进行了封装(例如基本的全连接层,CNN 的卷积层、池化层等),而模型则将各种层进行组织            
                
         
            
            
            
              做东西,最重要的就是动手了,所以这篇文章动手跑了一个fcn32s和fcn8s以及deeplab v3+的例子,这个例子的数据集选用自动驾驶相关竞赛的kitti数据集, FCN8s在训练过程中用tensorflow2.0自带的评估能达到91%精确率, deeplab v3+能达到97%的准确率。这篇文章适合入门级选手,在文章中不再讲述fcn的结构,直接百度就可以搜到。   文章使用的是tenso            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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