数据集DNN 依赖于大量的数据。可以收集或生成数据，也可以使用可用的标准数据集。TensorFlow 支持三种主要的读取数据的方法，可以在不同的数据集中使用；本教程中用来训练建立模型的一些数据集介绍如下：MNIST：这是最大的手写数字（0～9）数据库。它由 60000 个示例的训练集和 10000 个示例的测试集组成。该数据集存放在 Yann LeCun 的主页（http://yann.lecun
目标：youtubeNet通过训练tensorflow2时设置不同的激活函数，训练和预测采用不同的分支，然后可以在训练和测试时，把模型进行分离，得到训练和预测时，某些层的参数不同。可以通过类似迁移学习的办法实现。 第二，获取训练模型的参数。获取模型参数： 比较简单，就是调用model.get_weights()。也可以用精确定位到某层，得到 w_dense4 =model.get_layer(
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2024-03-29 08:14:23
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客户端 兼容性H5 √iOSApp ×Android App ×微信小程序 ×安装vue-json-excel插
原创
2022-07-20 10:44:36
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# #作者：韦访 1、概述我们之前讲的都是基于MNIST数据集，而TensorFlow又封装了读取这个数据集的方法，所以我们虽然调用起来非常爽，但是，这也导致了我们还没掌握自己读取数据集数据来训练模型的能力，接下来我将用几讲来专门说这个。首先来看队列。环境配置：操作系统：Win10 64位显卡：GTX 1080tiPython：Python3.7TensorFlow：1.15.02、队列概念目前我
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2024-03-06 03:13:47
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前言尝试过迁移学习的同学们都知道，Tensorflow的模型保存加载有不同格式，使用方法也不一样，新手会觉得乱七八糟，所以本文做一个梳理。从模型的保存到加载，再到使用，力求理清这个流程。1. 保存Tensorflow的保存分为三种：1. checkpoint模式；2. pb模式；3. saved_model模式。1.1 先假设有这么个模型首先假定我们已经有了这样一个简单的线性回归网络结
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2024-04-17 05:31:27
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前言
导出功能其实在开发过程中是很常见的,平时我们做导出功能的时候基本都是后台生成，我们直接只需要调一支接口后台把生成的文件放到服务器或者数据库mongodb中,如果是放到mongodb中的话,我们需要从mongodb中通过唯一生成的id去拿到文件,最后window.location.href就完事了。如果是放到服务器上,直接从服务器上下载就好了。下面我们使用另一种 H5 的新特性blob[1]对
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2024-02-04 11:23:42
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导出提示：本文需要在有了一个可以运行的H5 + Springboot项目的前提下，用于开发一个导出功能流程将输入框中的数据进行提取并整合进Map,当作参数向后端发送请求得到数据data后，生成一个二维数组arr ,用于生成excel(因为excel即为一个二维数组)，并将表头手动设置好将得到的数据 data 进行解析成 List 并遍历，加入二维数组arr中（即将data转化为二维数组形式）设置输
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2023-10-27 04:30:22
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摘要本文为系列博客tensorflow模型部署系列的一部分，用于javascript实现通用模型的部署。本文主要实现用javascript接口调用tensorflow模型进行推理。实现了tensorflow在浏览器前端计算方案，将计算任务分配在终端，可以有效地降低服务端负荷，并提供相关示例源代码。相关源码见链接引言本文为系列博客tensorflow模型部署系列的一部分，用于javascript实现
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2024-05-03 11:44:05
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TensorFlow程序读取数据一共有3种方法:供给数据(Feeding)： 在TensorFlow程序运行的每一步， 让Python代码来供给数据。从文件读取数据： 在TensorFlow图的起始， 让一个输入管线从文件中读取数据。预加载数据： 在TensorFlow图中定义常量或变量来保存所有数据(仅适用于数据量比较小的情况)。供给数据TensorFlow的数据供给机制允许你在TensorFl
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2024-02-21 21:28:44
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# 如何将H5导出成Word文档（Java）
## 一、流程概述
下面是一份将H5页面导出成Word文档的流程表格：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 将H5页面内容转换为HTML字符串 |
| 2 | 使用Java代码生成Word文档 |
| 3 | 将Word文档下载到本地 |
## 二、具体操作步骤及代码示例
### 步骤一：将H5页面内容转换为H
原创
2024-07-09 03:47:38
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本次只提及unity导出PC包，安卓、Web等请另行查阅。 1. 常用选项：Product Name 导出来的软件名字；Default Name 导出后的启动项图标； Default Cursor为鼠标的样式 2.重点说一下分辨率设置 Resolution And Presentation 分辨率和描述 （1）Resolution 分辨率 Default is Full Screen 默认全屏 D
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2024-03-01 15:47:23
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众所周知，cesium平台所支持的三维模型格式为3dtiles和gltf，这两种格式都是开源的。对于建的的精模如果数据量不是很大的话（单个文件在2G以内），可以使用gltf格式，但是在模型转换为gltf过程中会遇到这样那样的问题，下面我就gltf转换方法和遇到的问题解决方案做一个介绍与总结。gltf转换的方法有多种，下面我来介绍比较常用的两种：一、COLLADA2GLTF工具工具下载地址为：htt
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2024-07-08 22:53:19
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树莓派4学习记录（3）1. 安装tensorflow1.1 获取tensorflow安装文件1.2 安装tensorflow2. 测试tensorflow 1. 安装tensorflow1.1 获取tensorflow安装文件我直接从piwheel官网得到tensorflow的安装文件：tensorflow安装文件 安装版本： 当然，因为我是树莓派4，所以选取了这个armv7l. 可以直接下载，迅
目录设置TensorFlow.js创建训练数据检查点定义神经网络模型训练AI测试结果终点线内存使用注意事项下一步是什么？狗和披萨？下载TensorFlowJS示例-6.1 MBTensorFlow + JavaScript。现在，最流行、最先进的AI框架支持地球上使用最广泛的编程语言，因此，让我们在我们的web浏览器中通过深度学习实现奇迹，通过TensorFlow.js的Web
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2024-10-01 22:27:14
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一些吐槽和文章简介博主是那种“拿来就用，不会再查”的人。而几乎所有教程都秉持着“这应该是python课教的”的理念，从而使得没学过python的人颇为头疼。博主虽接触过python，但还没系统学过，阅读一篇代码，最耗时的部分不是探索算法原理，而是查阅python函数用法……嗯？你说什么？学python？在我眼中，专门学一门语言是最低效的事情之一（大学学C语言除外，毕竟是基础）。python是不会学
一、前言写了很多h5之后，对于写手写html和css已经麻木的我决定动手写个工具自动生成h5结构和样式。其实这个想法由来已久，但总是觉得自己技术不够，所以一直没实行。直到某天我真的写够了，我决定动手了。在此也要感谢我周围的小伙伴。是波波同学告诉了我如何使用ps中的脚本批量把图层导出成图片，嘉哥告诉了我怎么裁剪png图片。站在了巨人肩膀上的我，利用这两个方法和我自己的聪明才智，经过2/3天的努力，终
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2024-03-20 08:24:29
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Hype是一款Mac端网页制作工具，它可以通过时间线录制功能制作各种各样的网页炫酷动画效果，同时也支持使用物理引擎制作动画。当然，它的强大不仅仅体现于动画制作方面，它的导出功能同样也是功能齐全，下面小编就通过使用Hype 4版本，为大家详细介绍下这款H5制作软件的导出功能。
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2023-07-14 08:41:19
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1. Tensorflow模型是什么？当你已经训练好一个神经网络之后，你想要保存它，用于以后的使用，部署到产品里面去。所以，Tensorflow模型是什么？Tensorflow模型主要包含网络的设计或者图（graph），和我们已经训练好的网络参数的值。分为三部分：data-00000-of-00001、index、meta；（*）meta file保存了graph结构,包括 Graph
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2024-08-17 11:34:15
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Tensorflow模型转caffe模型再转ncnn模型Tensorflow模型转caffe模型网上有很多教程，我参照这个，成功把例子vgg_16.ckpt转换为vgg16.caffemodel。一、Tensorflow模型转caffe模型接下来我就要因地制宜了，尝试把MTCNN的tensorflow最终转换为caffe的模型。 以MTCNN的第一层网络P-Net为例：已知条件tensorflow
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2024-04-17 16:21:09
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一、模型保存：1.保存模型参数2.保存整个模型回调函数保存手动保存1.回调函数：tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint训练期间保存模型（以 checkpoints 形式保存）,Checkpoint是一个二进制文件，它保存了权重、偏置项、梯度以及其他所有的变量的取值，扩展名为.ckptkeras.callbacks.ModelCheckpoint(filepath, m
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2024-02-25 09:09:18
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