目录概要：为什么引入BN为什么如果gamma和beta默认1和0,最终输出等于原样不变？关于为什么直接用mean和var做normalize就解决分布问题，还要经过scale和shift进行转换的问题关于这个BN如何被训练到根据说明文档可知，无论用哪种实现，training阶段的选择都要有：重中之重：无论接口白盒黑盒，BN操作需要使用依赖关系来完成滑动平均的更新BN更新和EMA的关系工程实际效果对
目录1、TFRecord介绍2、TFRecord格式数据文件处理过程3、TFRecord格式4、生成TFRecord格式数据5、TFRecord数据文件解码6、解码并生成Dataset数据集7、查看第一批元素1、TFRecord介绍TFRecord 是 TensorFlow 中的数据集中存储格式，TFRecord是一种二进制文件。将数据集整理成 TFRecord 格式后，TensorFlow 就可
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2024-09-13 10:05:30
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在之前的博文中有讲到如何编译安装c++版的Tensorflow，并简单调用自己训练的pb文件（若需要使用python进行调用pb文件请参考这个博文）。在本文中将进一步结合代码调用pb文件。之前经常使用google发布在github上基于tensorflow的object detection模块，在该模块中官方事先提供了一系列预训练模型，如下图所示，我们可以直接使用这些模型也可以针对自己的项目进行r
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2024-04-29 12:48:55
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1. 保存模型model_path = "./saves/"
model_name = "fasttext"
saver = tf.train.Saver(max_to_keep=10)
saver.save(sess, model_path + model_name, global_step=train_steps)保存模型时会在model_path路径下得到3个名为model_name的文件和
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2024-02-23 11:23:04
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在2018年TensorFlow开发者峰会上，我们（TensorFlow团队）宣布发布TensorFlow Probability：一种使机器学习研究人员及相关从业人员可以快速可靠地利用最先进硬件构建复杂模型的概率编程工具箱。TensorFlow Probability适用的情况包括：你想建立一个数据生成模型，推理其隐藏的过程。你需要量化预测中的不确定性，而不是预测单个值。你的训练集具有大量与数据
# Java TensorFlow加载PB模型的科普文章
在机器学习的领域中，TensorFlow是一个被广泛使用的框架，用于构建和训练深度学习模型。PB（Protocol Buffer）模型是TensorFlow模型的序列化格式，用于保存训练好的模型。在这篇文章中，我们将探讨如何在Java中加载PB模型，并通过示例代码进行说明。
## 1. 什么是PB模型？
PB模型是TensorFlow
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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目录0.最终环境1.安装 vs2015、cuda9.0、python3.5+2.安装 MSYS23.安装 Bazel4.下载tensorflow-v1.125.修改文件配置6.使用powershell进行配置与编译7.vs无法解析的外部符号与powershell编译出现无法解析的外部符号错误8.准备tensorflow的dll、lib、include8.1 简版tensorf
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2024-05-06 15:00:50
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tensorflow2保存和加载模型 (tensorflow2.0官方教程翻译)模型进度可以在训练期间和训练后保存。这意味着模型可以在它停止的地方继续，并避免长时间的训练。保存还意味着您可以共享您的模型，其他人可以重新创建您的工作。当发布研究模型和技术时，大多数机器学习实践者共享:用于创建模型的代码以及模型的训练权重或参数共享此数据有助于其他人了解模型的工作原理，并使用新数据自行尝试。注意：小心不
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2024-07-30 17:21:23
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TensorFlow 是一个采用数据流图（data flow graphs），用于数值计算的开源软件库。节点（Nodes）在图中表示数学操作，图中的线（edges）则表示在节点间相互联系的多维数据数组，即张量（tensor）。它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算，例如台式计算机中的一个或多个CPU（或GPU），服务器，移动设备等等。TensorFlow 最初由Google大脑小组（隶属于Goo
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2024-07-05 16:25:15
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# 使用PB模型进行Java预测
## 引言
在机器学习领域，使用预训练模型进行预测是一个常见的任务。而PB（Protocol Buffers）是一种轻量高效的数据交换格式，可以用于序列化结构化数据。在本文中，我们将探讨如何在Java中使用PB模型进行预测。
## 流程概述
下面是使用PB模型进行预测的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1. | 加载P
原创
2023-10-23 13:50:38
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TensorFlow 模型训练完成后，通常会通过frozen过程保存一个最终的pb模型。保存的pb模型是以GraphDef数据结构保存的，可以序列化保存为二进制pb模型或者文本pbtxt模型。GraphDef本质上是一个DAG有向无环图，里面主要是存放了一个算子node list，每个算子具有名称，at
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2024-05-13 13:01:38
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模型训练完成后，需要将模型保存到文件系统上，从而方便后续的模型测试与部署工作。实际上，在训练时间隔性地保存模型状态也是非常好的习惯，这一点对于训练大规模的网络尤其重要，一般大规模的网络需要训练数天乃至数周的时长，一旦训练过程被中断或者发生宕机等意外，之前训练的进度将全部丢失。如果能够间断的保存模型状态到文件系统，即使发生宕机等意外，也可以从最近一次的网络状态文件中恢复，从而避免浪费大量的训练时间。
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2024-04-23 21:49:02
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文章目录1. 基本处理代码2. 模型保存为ckpt文件3. 基于ckpt文件的测试4. 模型保存为pb文件4.1 直接保存为pb文件4.1.1 tf.graph_util.convert_variables_to_constants4.1.2 tf.saved_model.builder.SavedModelBuilder4.2 从ckpt转为pb文件5. 基于pb文件的测试附1：模型持久化完整例
import tensorflow as tfimport scipy.ioimport numpy as npimport cv2 #download from here http://www.vlfeat.org/matconvnet/models/beta16/imagenet-vgg-verydeep-19.matDEFAULT_PATH="./imagenet-vgg-ver...
原创
2021-06-10 18:00:40
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import tensorflow as tfimport scipy.ioimport numpy as npimport cv2 #download from here http://www.vlfeat.org/matconvnet/models/beta16/imagenet-vgg-verydeep-19.matDEFAULT_PATH="./imagenet-vgg-ver...
原创
2022-03-02 09:34:08
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使用tensorflow过程中，训练结束后我们需要用到模型文件。有时候，我们可能也需要用到别人训练好的模型，并在这个基础上再次训练。这时候我们需要掌握如何操作这些模型数据。看完本文，相信你一定会有收获！1 Tensorflow模型文件我们在checkpoint_dir目录下保存的文件结构如下：|--checkpoint_dir
| |--checkpoint
| |--MyModel.
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2024-04-12 15:31:53
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一、.ckpt文件的保存和加载1、保存的文件 这是我保存的文件，保存一次有四个文件：checkpoint文件：用于告知某些TF函数，这是最新的检查点文件（可以用记事本打开看一下）.data文件：（后面缀的那一串我也布吉岛是啥）这个文件保存的是图中所有变量的值，没有结构。.index文件：可能是保存了一些必要的索引叭（这个文件不大清楚）。.meta文件：保存了计算图的结构，但是
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2024-02-26 19:09:43
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一、线性回归原理 根据数据建立回归模型，w1x1+w2x2+……+wnxn+b = y，通过真实值与预测值之间建立误差，使用梯度下降优化得到损失最小对应的权重和偏置。最终确定模型的权重和偏置参数。最后可以用这些参数进行预测。 二、实现方式 该部分采用python编程语言实现线性回归，用pycharm导入tensorflow环境，编写完成后，并执行代码，用anaconda prompt命窗口，用ac
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2024-03-07 13:30:16
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笔者最近因为工作需要将TensorFlow训练模型迁移到晟腾芯片平台上离线推理，所以需要将ckpt或者h5模型冻结成pb，再利用ATC模型转换工具将pb转为离线模型om文件，期间遇到一些问题和坑，总结一下，供大家参考。1.Tensorflow1.x训练好的模型Ckpt文件：DB_resnet_v1_50_adam_model.ckpt-16801.index
DB_resnet_v1_50_ada
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2024-03-26 10:21:44
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