家里新房子的前期准备工作已经接近尾声，再过几天，专业的建筑施工队伍就要入场开工了。接下来这几天，需要把水泥，砖头，钢筋等物料提前准备好。新房子的位置在公路边，比现在的老房子在交通上要方便了许多，但同时也带来了新问题：如何防范大路边小偷小摸的行为？要搁在以前，就是人工值守，寸步不离。但这不仅浪费人力，也耽误事情。索性决定还是直接买一个监控摄像头。开淘宝瞄了一眼，各种监控摄像头品类繁多，
转载
2024-03-29 20:19:48
35阅读
快速运行TensorFlow的6种方式TensorFlow（http://tensorflow.org）是一个深度学习计算引擎，自然是可以直接安装运行的，而且能得到最佳的性能。但是，考虑到机器学习需要安装大量的软件，之间必然会带来软件管理和版本兼容性问题，而且在集群中运行更为复杂，因此不推荐这种方式。在Linux上安装TensorFlow，https://www.tensorflow.o
转载
2024-05-27 19:30:35
36阅读
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
上一篇：TensorFlow常用函数（一）1、tf.meshgrid()2、tf.stack()、tf.vstack()、tf.hstack()3、tf.transpose() : 对tensor进行转置4、tf.maximum()、tf.minimum()5、tf.image.non_max_suppression()：非极大抑制算法6、tf.gather()：可以把向量中某些索引值提取出来，得
转载
2024-04-22 12:45:26
67阅读
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。
转载
2024-05-13 11:17:23
59阅读
准备工作： 在开始安装前，如果你的电脑装过tensorflow，请先把他们卸载干净，包括依赖的包（tensorflow-estimator、tensorboard、tensorflow、keras-applications、keras-preprocessing），不然后续安装了tensorflow-gpu可能会出现找不到cu
转载
2024-02-28 21:14:59
63阅读
最近在做可以转成pb模型的RNN/LSTM层的实现细节分析。经过一些分析，发现了在Keras里面常见的keras.layers.LSTM和Tensorflow的tf.contrib.rnn.LSTMCell有一些实现上面的区别。本文将立足于Keras和Tensorflow源码，分别搭建两个简单的一层LSTM的神经网络，验证权重的解析顺序及计算逻辑的正确性。Let’s roll~0. 常见的LSTM
转载
2024-03-26 11:16:06
159阅读
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
转载
2024-04-22 08:53:44
36阅读
LSTM，全称为长短期记忆网络(Long Short Term Memory networks)，是一种特殊的RNN，能够学习到长期依赖关系。LSTM由Hochreiter & Schmidhuber (1997)提出，许多研究者进行了一系列的工作对其改进并使之发扬光大。 LSTM在解决许多问题上效果非常好，现在被广泛使用。它们主要用于
转载
2024-05-09 15:16:15
83阅读
TensorFlow简介TensorFlow是Google开发的一款神经网络的Python外部的结构包, 也是一个采用数据流图来进行数值计算的开源软件库.TensorFlow 让我们可以先绘制计算结构图, 也可以称是一系列可人机交互的计算操作,然后把编辑好的Python文件 转换成 更高效的C++, 并在后端进行计算 优点TensorFlow 无可厚非地能被认定为 神经网络中最好用的库之一.
转载
2024-03-18 20:21:42
15阅读
引言：最近，一直在看关于时间序列预测这一方面的东西。在这里总结一下：1.时间序列分析常用的模型有AR,MA,ARIMA,以及RNN和LSTM2.大多数预测模型都能做时间序列分析（主要是如何将已知问题转化为带有时间戳的序列问题）3.我们常说的预测我总结出来有两层含义：（1）目前我查资料遇到最多的“预测”：实际上就是做曲线拟合，根据一部分数据进行建模（拟合曲线），然后用另一部分数据对所建的模型进行测试
转载
2024-05-06 12:24:44
36阅读
tf.data API带来了TensorFlow的两种新抽象：tf.data.Dataset : 表示元素的序列，其中每个元素包含了一个或多个Tensor对象。例如，一个图像数据管道中，一个元素可能是一个具有一对张量表示其图像数据和标签的训练样本 。有两个不同的方法创建dataset ： 创造source (例如Dataset.from_tensor_slices()) 从一个或多个tf.Tens
转载
2024-03-17 15:19:18
29阅读
目录应用场景tensorrtTensorFlow=> tensorrtpb=>ufftensorrt样例 应用场景需要把深度学习模型搭载到无人机上完成一些探测任务。 大疆妙算上预装了tensorrt4，打算将TensorFlow训练好的模型搭载上去。tensorrttensorrt是个推理阶段的加速框架，支持一些层的操作，不是所有的层（比如dropout），不过也可以自定义没有的op
转载
2024-04-03 10:34:02
73阅读
一、环境准备：一定要注意这个，本憨憨因为装了十几次ubuntu没遇上这些默认选项没勾上的情况，最近一次apt怎么更新都在历史悠久的版本，请教了大佬也愣是没解决，重装了好几次机。最后快放弃了随便看看的时候发现勾都不见了，完美解决了沙雕问题hhh二、安装cuda10.11.禁用nouveau并重启:（安装Nvidia显卡的官方驱动和系统自带的nouveau驱动冲突）sudo gedit /etc/mo
转载
2024-06-03 16:24:19
112阅读
tensorflow安装教程（Win7-64bit）前言一、tensorflow是什么？二、安装步骤1.安装Anaconda2.创建Anaconda虚拟环境（即安装Tensorflow的虚拟环境）3.安装tensorflow总结 前言 介绍tensorflow在win7下的成功完整安装流程。 一、tensorflow是什么？ 简要介绍：tensorflow一个核心开源库，可以帮助开
转载
2024-03-19 22:02:18
162阅读
强化学习算法的实现需要合适的平台和工具。本案例将首先介绍目前常用的强化学习实现平台Gym的基本使用方法，再介绍实验工具TensorFlow的基本操作方法，为之后构建和评估强大的强化学习算法打下坚实基础。 目录1.常见强化学习实验平台介绍2.实验平台Gym 2.1 Gym的安装 2.2 Gym中的内置环境 2.3 Gym的基本使用方法3.实验工具TensorFlow 3.1 TensorFlow
转载
2024-03-18 23:29:31
0阅读
前叙：有灵魂的程序都是每一个程序员的最终目标。TensorFlow了解下？打算花几个月学机器学习，TensorFlow是很好的选择，折腾了会环境，略有心得分享下。环境：win10Python：3.6.5TensorFlow-GPU：1.8.0CUDA：9.0cuDNN：7.1.4我们来用最简单的方法安装，首先Python：虽然官网3.7已经出来了，但是Beta版，保险起见用正式版 3.6.5。你看
转载
2023-08-11 09:02:45
161阅读
在构建tensorflow模型过程中，可谓是曲折颇多，一些教程上教会了我们如何使用下载的现成数据集，但却没有提及如何构建自己的数据集。我自己在学习过程中也走了不少弯路，希望这一系列的博客能解决大家的一些困惑。我们本地构建数据集主要是以下几个步骤1.数据处理2.数据增强 3.数据导入4.构建模型5.训练模型这篇先讲一下数据处理的一些操作，后面的步骤会慢慢发出来。1.导入第三方库import
转载
2024-03-15 08:22:41
172阅读
keras： tensorflow： dense1 = tf.layers.dense(inputs=pool3, units=1024, activation=tf.nn.relu，kernel_regularizer=tf.contrib.layers.l2_regularizer(0.003)) 附文k
转载
2024-04-24 14:06:58
383阅读
TensorFLow基本特征使用图（graph）来表示计算任务。在会话（Session）的上下文（context）中执行图。使用tensor表示数据。使用变量（Variable）维护状态。使用feed和fetch可以为任意的操作赋值和从中获取数据。TensorFlow计算的单位是OP，它表示了某种抽象计算。Python3安装TensorFlowpip3 install tensorfl
转载
2024-04-23 22:33:07
71阅读
