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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前言 最近参加了天池上的Apache Flink极客挑战赛——垃圾图片分类比赛，里面涉及到了Java调用tensorflow的SavedModel格式的模型进行预测，于是专门对此内容进行了调研。这里记录了SavedModel模型的优势，结构以及保存和加载的方法。SavedModel的优势 Tensorflow训练的模型可以保存为ckpt格式，但是这种格式的模型文件在跨语言方面不是很灵活。而Save
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2024-09-10 13:11:28
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# Java TensorFlow 训练
在机器学习和深度学习领域，TensorFlow 是一种广泛使用的开源框架。它提供了许多丰富的功能和工具，可以用于构建和训练各种类型的机器学习模型。而 Java 是一种广泛使用的编程语言，它在企业环境中得到了广泛的应用。本文将介绍如何使用 Java 来训练 TensorFlow 模型，并提供一些代码示例。
## TensorFlow Java API
原创
2023-07-26 21:41:33
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# 使用 TensorFlow Java 进行机器学习训练
随着人工智能技术的快速发展，机器学习已经成为许多应用程序的核心功能。TensorFlow 是一种流行的开源机器学习框架，而 Java 是一种广泛使用的编程语言，结合这两者，可以为开发者提供强大的机器学习能力。本文将通过示例代码说明如何使用 TensorFlow Java 进行模型训练。
## 1. 环境准备
在开始之前，请确保您已经
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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2023-06-01 14:40:47
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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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2023-08-23 09:36:54
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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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2024-07-29 15:59:56
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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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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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2024-05-09 15:18:30
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一、TnesorFlow 计算模型————计算图1、 计算图概念1.1 Tensor Tensor就是张量, 可以简单理解为多维数组，表明了数据结构1.2 FlowFlow 表达了张量之间通过计算相互转化的过程，体现了数据模型1.3 数据流图基础数据流图是每个 TensorFlow 程序的核心，用于定义计算结构
每一个节点都是一个运算，每一条边代表了计算之间的依赖关系上图展示了可完成基本加法运算
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2024-06-05 22:13:28
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做机器训练有段时间了，从Windows到Mac再到Unbuntu，一直在搭建tensorflow机器训练环境。在工作中逐步找到最快捷的搭建方式，这次就以Mac为例记录下在Mac中搭建tensorflow机器训练环境（Ubuntu搭建流程是一样的）。 首先，由于多年来养成的IDE编程习惯，就想着如果有合适的IDE用于开发ten
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2024-03-09 20:41:18
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对于数据量较小而言，可能一般选择直接将数据加载进内存，然后再分batch输入网络进行训练。但是，如果数据量较大，这样的方法就不适用了，因为太耗内存。在这儿我介绍一种比较通用，高效的读取方法，即使用tensorflow内定标准格式——TFRecord.TFRecords其实是一种二进制文件，虽然它不如其他格式好理解，但是它能更好的利用内存，更方便复制和移动，并且不需要单独的标签文件。TFRecord
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2024-04-08 10:27:53
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# 实现Java TensorFlow训练数据的流程
## 概述
在实现Java TensorFlow训练数据之前，我们首先需要了解整个流程。下面是一个简单的表格展示了实现该过程的步骤。
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 步骤 1 | 安装 Java 开发环境 |
| 步骤 2 | 安装 TensorFlow |
| 步骤 3 | 准备训练数据 |
| 步骤 4 | 构建
原创
2023-09-17 14:12:53
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关于“Java TensorFlow预训练”
在当今机器学习和深度学习的浪潮中，Java TensorFlow的使用越来越广泛。尤其是在需要将深度学习模型集成到Java应用程序中时，预训练模型显得尤为重要。TensorFlow为用户提供了强大的工具来实现这一点，但对于Java开发者来说，如何有效地使用这些工具和模型仍然是一个挑战。接下来的内容将带您深入了解Java TensorFlow预训练的相
tensorflow的运行流程：构造模型和训练构造模型阶段：构建一个图表示模型(此过程的模型都是抽象的)，即流程图，数据的输入->中间处理->输出的过程此过程不会发生实际运算。此阶段涉及到的概念Tensor,Variable,placeholder训练阶段：实际的数据输入，梯度计算等操作此阶段涉及到的概念Session基本概念1.Tensor就是张量，可以理解为矩阵。 >>
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2024-04-20 23:01:13
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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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现在让我们用Tensorflow实现一个具体的Input pipeline，我们使用CoCo2014作为处理对象，网上应该可以下载到CoCo训练集，train2014这个文件。下载链接： http://msvocds.blob.core.windows.net/coco2014/train2014.zip 一共13.5G，解压完以后大概会有8万多张图，这
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2023-11-09 09:12:54
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一、什么叫做断点续训断点续训的意思是因为某些原因还没有训练完成就被中断，下一次训练可以在上一次的训练基础上继续进行。这种方式对于需要长时间训练的模型而言非常友好二、模型文件解析 checkpoint文件会记录保存信息，通过它可以定位最新保存的模型； .meta文件保存了当前NN的网络结构：tf.train.import_meta_graph(‘MODEL_NAME.ckpt-1174.meta’)
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2024-06-08 19:22:53
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上篇博客主要介绍了tensorflow_slim的基本模块，本篇主要介绍一下如何使用该模块训练自己的模型。主要分为数据转化，数据读取，数据预处理，模型选择，训练参数设定，构建pb文件，固化pb文件中的参数几部分。一、数据转化：主要目的是将图片转化为TFrecords文件，该部分属于数据的预处理阶段，可以参考datasets中的download_and_conver_flower中的run函数实现。
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2024-05-13 11:17:23
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estimator是tensorflow高度封装的一个类，里面有一些可以直接使用的分类和回归模型，例如tf.estimator.DNNClassifier，但这不是这篇博客的主题，而是怎么使用estimator来实现我们自定义模型的训练。它的步骤主要分为以下几个部分：构建model_fn，在这个方法里面定义自己的模型以及训练和测试过程要做的事情；构建input_fn，在这个方法数据的来源和喂给模型
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2024-04-22 08:53:44
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