是一个通过计算图的形式来表述计算的编程系统。其中的Tnesor,代表它的数据结构，而Flow代表它的计算模型。TensorFlow中的每一个计算都是计算图上的一个节点，而节点之间的线描述了计算之间的依赖关系。 在TensorFlow程序中，系统会自动维护一个默认的计算图，通过tf.get_default_gragh函数可以获取当前默认的计算图。除了默认的计算图，TensorFlow也支持通过tf
转载
2024-02-29 16:23:52
32阅读
本章提供了tensorflow模型常用的一些处理方法，包括：tensorboard查看ckpt网络结构tensorboard查看pb网络结构ckpt模型转pb模型pb模型转pbtxt文件测试pb模型pb模型转tflite模型测试tflite模型h5模型转pb模型测试caffe模型1.1 查看ckpt网络结构_v1.py运行脚本在控制台输入命令：tensorboard --logdir=d:/log
转载
2024-04-05 19:49:01
346阅读
介绍变量之前，先对’tensor’这个单词做出解释：3. tensor文档中是这样说明的：TensorFlow 程序使用 tensor 数据结构来代表所有的数据, 计算图中, 操作间传递的数据都是 tensor. 你可以把 TensorFlow tensor 看作是一个 n 维的数组或列表. 一个 tensor 包含一个静态类型 rank, 和 一个 shape. 4. 变量变量维护图执行过程中
全文共8094字，预计学习时长30分钟或更长 图片来源：pexels.com/@pixabayTensorFlow是谷歌2015年开源的通用高性能计算库。最初主要是为构建神经网络(NNs)提供高性能的API。然而，随着时间的推移和机器学习(ML)社区的兴起，TensorFlow已经发展为一个完整的机器学习生态系统。 TensorFlow自诞生以来变化巨大。TensorFlow 2.0目前处于测试阶
这篇文章主要介绍了tensorflow 2.0模式下训练的模型转成 tf1.x 版本的pb模型实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随想过来看看吧升级到tf 2.0后, 训练的模型想转成1.x版本的.pb模型, 但之前提供的通过ckpt转pb模型的方法都不可用(因为保存的ckpt不再有.meta)文件, 尝试了好久, 终于找到了一个方法可以迂回转到1.x版本的pb模型.Note: 本
距离Tensorflow的1.2.1版本发布才过去一个月，但新发布的1.3版本已经包含了诸多更新。开发者可以在Tensorflow Github页找到完整的发布报告。本文则会概述开发者在升级到1.3版本之前和之后应知晓的最重要变化。\\ 从cuDNN 5.1到cuDNN 6\\ 开发者要从1.2.1升级到1.3，还需要升级系统中的cuDNN版本。1.3的编译版本是用NVIDIA的cuDNN 6
转载
2024-05-22 08:13:09
78阅读
目录模型建立方式函数式序列式模型训练方式直接法简易法model.compile()model.fit()model.predict()model.evaluate()卷积输出 = tf.keras.layers.Conv2D(参数)(输入)反卷积tf.keras.layers.Conv2DTranspose()池化输出 = tf.nn.max_pool(input, ksize=[1, heig
转载
2024-05-31 21:40:09
70阅读
TensorFlow中的会话（Session）拥有并管理TensorFlow程序运行时的所有资源，当所有计算完成之后需要关闭会话来帮助系统回收资源，否则就可能出现资源泄露问题。TensorFlow中使用会话的模式有以下两种：第一种模式，需要明确调用会话生成函数和关闭会话函数，这个模式的代码流程如下：#创建一个会话
sess = tf.Session()
#使用这个创建好的会话来得到关心的运算的结
转载
2024-10-08 19:05:01
15阅读
本章的前期工作以及神经网络的搭建：一、可视化界面设计 使用 tkinter来设计可视化界面1.新建窗体from tkinter import Label, Menu, DoubleVar, Button, Tk, filedialog
window = Tk() # 创建窗口
window.title("用户页面") # 窗口标题
window.geo
转载
2024-06-26 10:22:13
29阅读
项目体验地址：http://at.iunitv.cn/效果预览：花絮：很多小伙伴嘴上说着学不动了，其实身体还是很诚实的。毕竟读书还是有很多好处的：比如让你的脑门散发智慧的光芒，再或者让你有理由说因为读书太忙了所以没有女朋友等等。所以在这个特殊的日子里，你这一年的图书我们承包了。不为别的，只为帮助在座的各位在2020年能够遇见更好的自己!今天，我们也想要借助这个特殊的机会，普及一下Tensorflo
tensorflow训练后保存的模型主要包含两部分，一是网络结构的定义（网络图），二是网络结构里的参数值。
1. .meta文件
.meta 文件以 “protocol buffer”格式保存了整个模型的结构图，模型上定义的操作等信息。
这个文件保存了网络结构的定义。例如 model.ckpt-3072.meta ，大小是 2.9 MB。
2. .data-00000-of-00001
转载
2018-03-23 21:40:00
746阅读
tensorflow训练后保存的模型主要包含两部分，一是网络结构的定义（网络图），二是网络结构里的参数值。1.
转载
2022-08-30 10:03:41
415阅读
ONNX结构分析ONNX结构分析onnx将每一个网络的每一层或者说是每一个算子当作节点Node，再由这些Node去构建一个Graph，相当于是一个网络。最后将Graph和这个onnx模型的其他信息结合在一起，生成一个model，也就是最终的.onnx的模型。onnx.helper----node、graph、model在构建onnx模型这个过程中，这个文件至关重要。其中make_node、make
转载
2024-04-18 13:31:16
184阅读
近期做了一些反垃圾的工作，除了使用常用的规则匹配过滤等手段，也采用了一些机器学习方法进行分类预测。我们使用TensorFlow进行模型的训练，训练好的模型需要保存，预测阶段我们需要将模型进行加载还原使用，这就涉及TensorFlow模型的保存与恢复加载。总结一下Tensorflow常用的模型保存方式。保存checkpoint模型文件（.ckpt）首先，TensorFlow提供了一个非常方便的api
这个公众号终于又要开始更新了，这几个月每天都在研究Tensorflow，虽然之前工作中也用它训练了不少模型，可是大部分模型都非常简单．最近接触了更多的深度学习模型后，对Tensorflow有了一些新的体会，于是打算写一系列相关文章，记录自己的学习心得．目前计划有简单的函数介绍，关于Keras的使用感触，分布式训练与优化，以及CUDA编程和Tensorflow的自定义函数．今天就先从简单的调试和功能
转载
2024-04-15 11:34:27
24阅读
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
转载
2024-04-24 16:05:34
72阅读
文章目录一、Tensorflow模型二、保存模型三、模型数据的读取四、其他保存和读取方法 在深度学习中，经常会听到”预训练“、”保存模型“、”加载模型“等词，实际上就是在模型训练完成之后，将模型及其训练得到的参数保存下来，下次再来直接调用，或者上次得到的数据上再次训练（预训练)。一、Tensorflow模型所谓的Tensorflow模型，是指训练得到的网络参数的网络设计或图形和值。因此，Tens
转载
2024-02-23 19:31:25
51阅读
目录前言1. 用tensorflow自带的工具2. 用tensorflow.contrib.slim。3. 从保存的model中提取var_list4. 其他前言在加载预训练的网络模型时，有时仅需要利用保存的网络模型中的部分变量，因此我们需要提取这些变量的变量列表，用于变量加载。如以下示例所示，当用tensorflow.train.Saver(var_list)加载模型参数时，需要传入的var_l
转载
2024-09-02 12:08:48
60阅读
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_
转载
2024-05-13 11:28:25
49阅读
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
转载
2024-04-21 13:36:46
78阅读
