安装一、anaconda+tensorflow+opencv+spyder二、python+tensorflow+opencv+pycharm三、python3.5+tensorflow-gpu1.3+cuda8.0+cudnn6.0这两种方式我都尝试过了，第一种方式推荐一个博主的，写的很详细，能走通，但是要的时间很长，需要下很多东西，所以我用的第二种，因为时间比较赶ananconda+tenso
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2024-03-04 17:02:25
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今早在GitHub上收到一则issue，发信人为Suaro。
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2021-07-16 13:57:46
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Suaro在issue中并没有附上这部分信息。这种情况下我会默认TA使用的环境信息与我在README文件中的一致。当然，反过来考虑，当代码作者的环境与README不同时，也需要在issue回复中明示。
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2021-07-15 14:13:31
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OpenCV DNN模块Deep Neural Network - DNN 是OpenCV中的深度神经网络模块，支持基于深度学习模块前馈网络运行、实现图像与视频场景中的图像分类对象检测图像分割其模型导入与加载的相关API支持以下深度学习框架• tensorflow - readNetFromTensorflow
• caffe - readNetFromCaffe
• pytorch - read
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2024-03-06 14:04:43
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在TensorFlow中fit()函数可以接收numpy类型数据，前提数据量不大可以全部加载到内存中，但是如果数据量过大我们就需要将其按批次读取，转化成迭代器的形式，
原创
2023-01-17 01:46:52
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Opencv调用tensorflow训练自己的数据集生成的模型要实现opencv调用tensorflow训练的模型，主要分为两步，第一步是训练模型，将模型保存成model.pb格式，然后利用opencv的readNetFromTensorflow方法调用model.pb 一、训练生成模型： 训练生成模型的关键点： 1.将图片生成自己的数据集 2.将标签转换成独热编码 3.利用cnn训练模型，要获取
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2024-02-21 16:29:07
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Tensorflow作为符号编程框架，需要先构建数据流图，再读取数据，随后进行模型训练。tensorflow官网给出了以下三种方法来加载数据。 – 预加载数据：在tensorflow图中定义常量或变量来保存所有数据。 – 填充数据：python产生数据，再把数据填充后端。 – 从文件中读取数据：从文件中直接读取，让队列管理器从文件中读取数据。一、预加载数据x1 = tf.constant([[2,
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2024-03-21 11:02:56
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快速应用存储与加载,简单示例# 一般而言我们是构建模型之后,session运行,但是这次不同之处在于我们是构件好之后存储了模型
# 然后在session中加载存储好的模型,再运行
import tensorflow as tf
import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'
# 声明两个变量
v1 = tf.Variable(tf.rand
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2024-09-14 19:47:18
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环境win10，jupyter notebook，python3.7，tensorflow2，cpusklearn datasets数据集先用一个sklearn自带的数据集做一个简单的人脸识别测试。from sklearn import datasets
from matplotlib import pyplot as plt
import tensorflow.keras as keras
i
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2024-03-28 09:31:05
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记录一下跑程序遇到的问题，也算是自己的总结问题1：
AttributeError: module ‘tensorflow’ has no attribute ‘variable’
解决办法：
方法一：官网搜索全局变量函数
https://www.tensorflow.org/api_docs/python
方法二：直接修改
将tf.placeholder改成tf.compat.v1.placeho
1.配置开发环境Anaconda(1)打开Anaconda Prompt，将网址替换为清华镜像，这样下载各种依赖会快一些：conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes(2)打开Anaconda
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2024-03-04 12:35:25
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最近在做一些工程部署和传统算法的工作，遇到写坑，写些解决办法记录一下：很多时候我们会面临在一台机器上进行编译和打包，在另外一台机器或者集群上进行部署，而机器与机器之间的gpu设备是不同型号的情况，这个时候做深度学习推理的时候会出现初始化加载很慢的情况，或者有二次加载的情况，这篇小博文就是讲如何解决的．由于CUDA的JIT Compile(即时编译)机制，是为了应对未来没发布的gpu硬件时也能顺滑的
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2024-03-17 13:14:08
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TensorFlow（或者说深度学习领域）中常见的且自带的数据集有：MNIST：手写数字识别，手写数字数据集。被称为深度学习的“hello world”。CIFAR10/100：小型图片数据集。IMDB：电影评论数据集。BOSTON HONSING：波士顿房价预测。（这个不介绍，因为我没玩过但是也很常见）import tensorflow as tfMNIST：加载MNIST数据集：(train_
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2024-02-28 09:37:57
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一、概述TensorFlow 是 Google 开源深度学习框架，可以用于机器学习、语音识别、目标检测等多种人工智能算法的开发。TensorFlow Object Detection API 是 TensorFlow 框架中专门用于目标检测应用的深度学习框架，使用该框架可以快速训练出不同种类的深度学习目标检测模型。如图 1 所示。 本文基于 TensorFlow Object Detection
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2024-05-21 12:57:08
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背景之前已经写过TensorFlow图与模型的加载与存储了,写的很详细,但是或闻有人没看懂,所以在附上一个关于模型加载与存储的例子,CODE是我偶然看到了,就记下来了.其中模型很巧妙,比之前numpy写一大堆简单多了,这样有利于把主要注意力放在模型的加载与存储上.解析创建保存文件的类:saver = tf.train.Saver()saver = tf.train.Saver() ,即为常见保存模
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2024-07-28 16:27:25
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最近在看TF2.0的内容，顺便把以前的内容也做下笔记，以便查阅。所有程序在不注明的情况下，默认使用tensorflow1.14版本。数据加载是训练模型的第一步，合理的数据加载方式虽然不会对模型效果有促进作用，但是会大大加快训练过程。TensorFlow中常用的数据加载方式有四种：内存对象数据集，在学习阶段最常见的数据加载方式，在session中直接用字典变量feed_dict给变量喂数据，这种方式
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2024-02-22 16:00:48
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使用Tensorflow和OpenCV实现疫情期间的口罩检测
原创
2021-07-15 10:04:38
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这是我第一次发，如有错误或不满可以向我指出或联系我，希望这篇文章能够帮助一些人。现在是第二次修改版人工智能很火，我也尝试自己去做一些小小的东西，最近自己训练了一个检测黑框眼镜的模型，后来又实现了实施性的检测，这篇文章就是想做个记录，也希望帮助更多的人。下图是自己做的一个最简单基础的实时检测了，算法啥的可能都不是特别好。代码见我的github上，https://github/Ruoy
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2024-08-21 20:02:38
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套索工具（套索工具亦可以进行布尔运算，即选区的加减）①消除锯齿：一般抠图要勾选 ②宽度：（套索工具离图形边界的距离）该值决定了以光标中心为基准，以设置的数值为半径，其整个圆周围有多少个像素能够被工具检测到，来进行自动识别边界。边界清晰时可以设置数值高一点。 ③对比度：（图形边界颜色之间的对比，边界颜色越清晰，设置的对比度要越高，如果边界有两种相近的颜色，即边界不清晰，需要设置低一点的对比度，这样它
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2024-09-18 14:12:48
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Keras对人工智能来说，是一款比较好的入门框架。它是一个高级的Python神经网络框架，已经被添加到TensorFlow中，成为其默认的框架，为TensorFlow提供更高级的API。如果将TensorFlow比喻为编程界的Java或者C++，那么Keras就是编程界的Python，它作为TensorFlow的高层封装，可以与TensorFlow联合使用，用它可以快速搭建模型。并且Keras是T
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2024-08-09 16:55:51
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