（该方法存在问题，待改正）使用tensorflow训练模型时制作自己的mnist集（附代码）探索过程代码（python）想法 探索过程（ps：第一次写，写的不好多多见谅！） mnist集合是一个被用烂的手写数字的图片训练集，但在实际中我们很多时候要用自己的数据集，那么就需要将自己的图片数据集转化成mnist形式的数据，或者用其他方法（之前用过keras，一个第三方库，虽然这个库很好用，简化了很多
基于Tensorflow的猫狗识别的研究代码运行环境Windows 11 专业版 22H2 22621.1Anaconda3-2021.05-Windows-x86_64python 3.6.2 tensorflow2.0.0 keras 2.2.5运行环境安装1.Anaconda3-2021.05-Windows-x86_64安装包下载
安装完成后一直next即可。注意：将所有的选项都打上
前言：上一篇写的是Tensorflow做简单的线性回归模型，今天的任务是完成天气预测的模型。建立模型的基本流程是和前面一样的：读取数据、数据处理、选择模型、建立网络层、编译、训练、预测。1.读取数据：把磁盘中的数据读取出来（模块的导入这里就不在叙述，需要什么模块就导入即可）2.数据处理：a.这里提取年月日的方式是直接索引文件中需要的数据名称，并且赋值给我们定义的变量b.字符编码，并且在表中删除‘真
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2023-11-30 13:08:59
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文章目录一、修改现有的网络模型二、模型的保存三、模型的加载四、模型的评估五、训练模型的完整套路六、使用GPU加速模型的训练七、模型训练完整的验证套路 一、修改现有的网络模型import torchvision
from torch import nn
# pretrained 为True时会自动下载模型所对应的权重
vgg16_false=torchvision.models.vgg16(pre
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2023-08-10 17:50:15
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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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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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2023-11-28 13:23:25
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在本教程中，我们将学到构建一个TensorFlow模型的基本步骤，并将通过这些步骤为MNIST构建一个深度卷积神经网络。安装 在创建模型之前，我们会先加载MNIST数据集，然后启动一个TensorFlow的session。加载MNIST数据 为了方便起见，我们已经准备了一个脚本来自动下载和导入MNIST数据集。它会自动创建一个'MNIST_data'的目录来存储数据。import input_da
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2024-07-23 10:34:27
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Tensorflow 模型的保存与加载 文章目录（一）Tensorflow模型介绍（二）模型的保存（保存所有的所有参数的图形和值）(三)、模型的加载与恢复（四）使用已经恢复的模型 加载之前训练好的模型，继续训练防止程序意外退出拿不到训练结果。 tf.train.saver() 保存模型 tf.train.restore() 模型的加载（一）Tensorflow模型介绍通常我们训练好中后都会得到这样
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2023-12-25 06:25:50
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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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2024-07-23 15:12:15
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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
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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2024-07-29 15:59:56
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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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2024-05-13 13:57:08
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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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2023-10-05 11:35:44
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Tensorflow slim最近在做这个迁移学习，看了一本书，叫《21个项目玩转深度学习》里面的第三章介绍如何用自己的数据集去训练自己的深度模型，当然了 这本书的python版本好像是2.x，用现在的3.会有一些bug,不过去网上都可以解决，在这里我搜到的第三章解决问题的链接(http://www.pianshen.com/article/500471432/)基本都可以解决按照这个连接去解决，
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2023-12-21 16:14:38
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升级版见：TensorFlow 使用 tf.estimator 训练模型（预训练 ResNet-50）。 前面的文章已经说明了怎么使用 TensorFlow 来构建、训练、保存、导出模型等，现在来说
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2024-02-29 15:14:22
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文章目录 **1、运行环境2、获取本人人脸图片集 3、获取其他人脸图片集 4、cnn训练模型 5、使用模型进行识别**1、运行环境系统: window或linux 软件: python 3.X 、 pycharm (软件安装可以看——最详细的anaconda+python+pycharm安装）2、获取本人图片集获取本人的照片，我们需要通过代码来打开摄像头给自己拍照，如果你自己有照片，也可以用那些现
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2024-06-14 16:28:00
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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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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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2023-08-01 14:12:58
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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
