记录一下自己的学习过程遇到的问题。参考链接该目标检测API已经更新到tensorflow2.0时代，但是我没有成功实现，所以这里是旧版本实现过程。1、环境配置及相关安装操作系统：Windows10 64位GPU：Nvidia RTX2080Ti内存：128GTensorFlow：1.14.0 GPU版本python环境：Anaconda3.7cuda:10.0.130这里记录一下三种安装各种库的方
安装需知： 安装tensorflow一般有两种，一种是cpu版本，另一种是gpu版本。安装前要注意你的电脑有没有NVIDIA的显卡,如果你的电脑是AMD的，对不起，你的电脑可能无法安装gpu版本的tensorflow，只能安装cpu版本的。**1.安装cpu版本的tensorflow**方法一： （1）下载并安装Anaconda （内含python环境） 注意这一步时要把两个√都选上安装完之后
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2024-03-12 05:51:30
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写在前面：当时装这个tensorflow可没少花时间，试了很多都是失败，命令窗口一片红，印象最深的就是什么动态链库加载失败什么的。当然最终换了台笔记本装好了，自己笔记本装的低版本的（只能装低版本的)。第一步：先装anaconda，去官网下载安装，直接下一步下一步的点，但后面有个选择，两个都勾上就行（适应环境变量），安装完成。第二步：不着急安装tensorflow.先去安装一下或更新自己电脑的Vis
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2024-05-08 22:58:10
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深度学习小白一枚~入门初级，开始跑些实验，一路遇到很多很多问题，在此仅记录其中一部分，谢谢~环境：Ubuntu16.04+CUDA8.0+Cudnn8.0v6.0+python3.5+tensorflow1.4一、 SSD测试主要参考： 1. 下载SSD-Tensorflow源码，下载模型ssd_300_vgg，存放在SSD-Tensorf
Mask R-CNN - Train on Shapes Dataset This notebook shows how to train Mask R-CNN on your own dataset. To keep things simple we use a synthetic dataset
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2018-08-17 15:37:00
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基于cpu版的tensorflow ，使用mask_rcnn训练识别箱子的模型 代码参考（https://blog.csdn.net/disiwei1012/article/details/79928679）# coding: utf-8 # In[1]: import osimport sysim
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2018-08-18 21:39:00
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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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之前看了一波深度学习的理论知识。总感觉哪里不对，昨天发现，一直看错书了，应该从tensorflow这类书实践书看起。今天在windows10上搭建了一个简单的深度学习环境。跑一些小程序练练手。正文：深度学习环境：pythonanacondatensorflowkeras其实之前也打算装过tensorflow。但是没有成功。感觉这几个环境最难装的是tensorflow。如果不用GPU加速的话，不用安
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2024-06-12 05:48:50
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引言
基于Anaconda的tensorflow安装
1 下载linux版本的Anaconda安装包2 安装Anaconda利用anaconda安装tensorflow 1 建立一个 conda 计算环境2 激活环境使用 conda 安装 TensorFlow3 安装tensorflow4 如何在jupyter中使用tensorflow总结 利用Doc
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2024-05-23 14:01:47
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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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1.训练速度慢的原因在我们训练网络的时候，是cpu先处理好数据然后送入网络中gpu进行计算，这样在cpu处理数据时非常的慢，会使得gpu有较长的空载时间。常规的训练方式如下。2 加速方法2.1 方法1 tf.data.prefetch()这是可以使用tf.data.prefetch()方法，提前从数据集中取出若干数据放到内存中，这样可以使在gpu计算时，cpu通过处理数据，从而提高训练的速度。如下
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2024-04-28 19:11:31
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tensorflow2.0小试牛刀之常用训练步骤由于mnist数据集的别捷性，在讲解原理性的知识时，是首选的数据集。本文整理了一个模型从数据及准备到训练的完整步骤，可以作为模板使用。一、数据集的加载这一步是将数据标注工具标注完的数据加载到内存的过程，关于数据标注的具体内容请参考 深度学习，先学会制作自己的数据集 由于是深度学习的起步阶段，我们先简单试用一下mnist数据集。from __futur
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2024-04-26 19:20:28
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使用tensorflow实现代码的步骤：如下 通用十步骤：
1.导入或生成数据集；
2.转换和标准化数据；data = tf.nn.batch_norm_with_global_normalization(...)
3.划分训练、测试和验证数据集；
4.设置超参数，集中设置；
learning_rate = 0.01
batch_siz
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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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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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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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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