TensorFlow实战———模型持久化为了让训练结果可以复用，需要将训练得到的神经网络模型持久化。持久化代码实现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。 ““python
import tensorflow as tf
v1 = tf.Variable(tf.constant(1.0, shape=[1]
如何重新训练Tensorflow Inception模型在Ubuntu上添加新类
感谢谷歌，我们现在可以下载V3的预先训练模型，并设置我们的图像分类器。我们不必花费大量的时间从头开始训练这个模型。预先训练的模型可以分类1000个不同的对象，我们也可以添加更多的类或类别。重新训练Tensorflow初始模型花费的时间比从零开始训练时间少得多。我们之所以不从头开始培训新车型，是因为在较低的硬件规
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2024-05-20 18:05:25
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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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2024-06-10 17:54:25
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使用object detection训练并识别自己的模型1.安装tensorflow(version>=1.4.0)2.部署tensorflow models - 在这里下载 - 解压并安装 - 解压后重命名为models复制到tensorflow/目录下 - 在linux下 - 进入tensorflow/models/research/目录，运行protoc ob
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2024-07-04 11:04:45
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在这篇博文中，将介绍如何使用TF Lite model maker库创建TensorFlow Lite模型。我们将在自定义数据集上微调一个预训练的图像分类模型，并进一步探索Tensorflow Lite支持的不同类型的模型优化技术，并将其导出到TF Lite模型。将创建的TF Lite模型与通过Tensorflow Lite 转换的模型进行详细的性能比较，最后将模型部署到web应用中。1. Ten
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2024-04-12 16:05:47
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2018.03.12前提由于要完成一个项目的原因，开始查找将tensorflow模型转换成lite格式，但是网上资料相对较少，又有一些细节没写，我作为一个新手实在是吃力，花了一个多星期，终于生成成功，以此记录总结一下，请多多指教。我原先的模型是有tensorflow 的 /tensorflow-master/tensorflow/examples/image_retraining/retrain.
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2024-08-14 17:32:56
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本文在Ubuntu下使用tensorflow的object detection API来训练自己的数据集。所用模型为ssd_mobilenet，也可以使用其他的模型。当然也可以在windows下训练，代码上没有多大差别，主要是配置环境那里，比较麻烦（windows和linux下都一样麻烦）。一、配置环境1. 在GitHub上下载所需的models文件，地址：https://github.com/t
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2024-04-16 13:24:36
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一：基本概念1、使用图(graphs)来表示计算任务2、在被称之为会话(Session)的上下文(context)中执行图3、使用tensor表示数据4、通过变量(Variable)维护状态5、使用feed和fetch可以为任意的操作赋值或者从其中获取数据TensorFlow是一个编程系统，使用图（graphs）来表示计算任务，图（graphs）中的节点称之为op（operation），一个op获
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2024-05-14 18:17:16
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Tensorflow下使用SSD训练自己的数据集1、数据集格式转换。① 将自己的数据集做成VOC2007格式，直接将VOC2007文件夹粘贴到SSD-Tensorflow-master目录下。② 修改datasets文件夹中pascalvoc_common.py文件中的训练类。#原始的
# VOC_LABELS = {
# 'none': (0, 'Background'),
#
0 背景在之前的文章中，我们完整地介绍了如何安装tensorflow服务，并成功通过grpc接口进行调用。实际使用过程中，可能需要同时提供多个不同类型的模型，以及模型的不同版本，因此本文对该方法的实现做一介绍系列文章目录（一）TensorFlow Serving系列之安装及调用方法（二）TensorFlow Serving系列之导出自己的训练模型（三）TensorFlow Serving系列之客户
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2024-09-29 17:02:59
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1、简介 对于tensorflow.contrib这个库，tensorflow官方对它的描述是：此目录中的任何代码未经官方支持，可能会随时更改或删除。每个目录下都有指定的所有者。它旨在包含额外功能和贡献，最终会合并到核心Tensorflow中，但其接口可能仍然会发生变化，或者需要进行一些测试，看是否可以获得更广泛的接受。所以slim依然不属于原生tensorflow。那么什么是slim? sli
Tensorflow如何直接使用预训练模型(vgg16为例)本文链接：主流的CNN模型基本都会使用VGG16或者ResNet等网络作为预训练模型，正好有个朋友和我说发给他一个VGG16的预训练模型和代码，我就整理了一下。在这里也分享一下，方便大家直接使用。系统环境Tensorflow-gpu 1.12.0Python 3.5.2资料来源官方slim说明https://github.com/tens
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2024-03-20 20:39:37
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Tensorflow2.0相比于以往版本，有着极大的区别；最明显的区别可以用三字词来概括：更简单，更易用，更强大。接下来让我们一起见证下不一样的地方吧！一、使用tf.data加载数据 使用tf.data创建的输入管道读取训练数据；支持从内存（Numpy）方便地输入数据；二、使用tf.keras构建，训练和验证模型，或使用Premade来验证模型
Yolov-1-TX2上用YOLOv3训练自己数据集的流程(VOC2007-TX2-GPU)Yolov--2--一文全面了解深度学习性能优化加速引擎---TensorRTYolov--3--TensorRT中yolov3性能优化加速（基于caffe）yolov-5-目标检测：YOLOv2算法原理详解yolov--8--Tensorflow实现YOLO v3yolov--9--YOLO v3的剪枝优
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2024-10-31 18:32:13
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【代码】keras模型转tensorflow lite。
原创
2023-06-03 07:18:02
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是对安全策略形式化的第一个数学模型，是一个状态机模型，用状态变量表示系统的安全状态，用状态转换规则来描述系统的变化过程。一、模型的基本元素模型定义了如下的集合：S={s1,s2,…,sn} 主体的集合，主体：用户或代表用户的进程，能使信息流动的实体。O={o1,o2,…,om} 客体的集合，客体：文件、程序、存贮器段等。（主体也看作客体SO）C={c1,c2,…,cq} 主体或
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te
TensorFlow的安装之路0 安装前须知1 安装Anaconda1.1 什么是虚拟环境？1.2 安装Anaconda具体步骤1.3 添加环境变量（系统变量）1.4 修改Conda库和pip库的安装源2 创建虚拟环境3 安装CUDA3.1 查看显卡驱动信息3.2 CUDA版本对显卡驱动的要求3.3 安装CUDA具体步骤3.4 CUDA环境变量的添加3.5 查看CUDA的版本4 安装cuDNN4
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2024-10-29 10:33:29
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inception-v3模型：google图像识别的网络模型1. 在线下载模型代码：import tensorflow as tf
import os
import tarfile
import requests
# inception-v3 是googlenet的第三个版本
#inception模型下载地址
inception_pretrain_model_url = '
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2024-09-29 20:03:11
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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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