tensorflow实现线性回归模型1.变量（1）变量的创建（2）变量的初始化（3）变量的作用域2.可视化学习Tensorboard（1）开启tensorboard（2）增加变量显示3.tensorflow实现线性回归实战（1）Tensorflow运算API（2）梯度下降API（3）实现线性回归4.模型加载和保存5.命令行参数 1.变量（1）变量的创建变量也是一种OP，是一种特殊的张量，能够进行
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2024-04-21 13:36:46
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目录0、准备1、数据处理---图片格式转成TFRecord格式2、模型训练3、验证训练后的效果说明：此处可以模仿源码中inception v3的分类案例slim预训练好的包含inception v1，inception v2，inception v3，inception v4，mobilenet v1，mobilenet v2，NasNet，pNasNet等。可以根据需要进行选择。0、准备0.1准
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2024-03-04 12:35:30
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计算图的概念 计算图是TensorFlow中最基本的一个概念，TensorFlow中所有的计算都会被转化为计算图上的节点。 TensorFlow----Tensor（体现数据模型）和Flow（体现计算模型） 。Tensor就是张量。张量这个概念在物理和化学中有不同的解释，在本文中张量可以简单的理解为多维数组。Flow则体现了他的计算模型，中文翻译是‘流’，他直观的表达了张量之间通过计算相互转化的过
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2024-09-17 12:15:23
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在前两期专栏tensorflow2caffe(1)和tensorflow2caffe(2)中，笔者向大家介绍了caffemodel文件类型下的参数架构和如何取出tensorflow框架下训练参数。在本期中，笔者将向大家阐述，如何去将tensorflow框架下训练得到的参数转化为caffe框架下的规定格式的参数。首先，我们来捋一捋目前我们手里面已经有了哪些东西：1. 我们有
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2024-06-01 15:31:44
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前段时间实践tensorflow目标检测模型再训练，过程见博文tf2目标检测-训练自己的模型总结目标检测模型再训练过程，有以下几点需注意：1 训练集和测试集训练图片每张只包含一个目标，因此可用小尺寸图片，且统一训练图片大小，有助于加快训练过程。测试图片则用大图片，包含多个需检测目标，同时包括应排除的目标，检验模型训练成果。2 模型处理窗口和输入图片resize问题每个再训练模型有处理窗口，例如ss
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2024-04-24 16:05:34
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利用TensorFlow Object Detection API的预训练模型训练自己的数据 文章目录利用TensorFlow Object Detection API的预训练模型训练自己的数据1.前言介绍2.前期准备2.1环境搭建2.2数据准备2.3模型准备3.训练过程3.1修改配置文件（config文件）3.2开始训练3.3保存模型3.4Tensorboard实时查看训练效果4.测试结果 1.
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2024-08-24 10:17:08
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1、蒙特卡罗算法（该算法又称随机性模拟算法，是通过计算机仿真来解决问题的算法，同时可以通过模拟可以来检验自己模型的正确性，是比赛时必用的方法） 2、数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法（比赛中通常会遇到大量的数据需要处理，而处理数据的关键就在于这些算法，通常使用Matlab作为工具） 3、线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问题（建模竞赛大多数问题属于最优化问题，很多时候这些问题可
文章目录Tensorflow Serving实战安装Tensorflow serving准备YOLOX模型部署YOLOX模型测试YOLOX模型多模型多版本部署模型的热部署参考 Tensorflow Serving使用Tensorflow框架训练好模型后，想把模型部署到生产环境可以使用Tensorflow Serving进行部署。Tensorflow Serving具有以下作用：兼容Tensorf
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2024-05-05 18:54:11
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本篇介绍函数包括：
tf.conv2d
tf.nn.relu
tf.nn.max_pool
tf.nn.droupout
tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits
tf.truncated_normal
tf.constant
tf.placeholder
tf.nn.bias_add
tf.reduce_mean
tf.squared_d
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2024-02-22 00:49:25
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cifar10训练数据集下载链接：https://pan.baidu.com/s/1Qlp2G5xlECM6dyvUivWnFg 提取码：s32t代码解析前置配置引入tensorflow库，和其他辅助库文件。安装方式为pip3 install tensorflow numpy pickle。详细过程不在这里描述。 在这里，训练和测试数据集文件放在该脚本的父文件夹中，因此按照实际情况来对CIFAR_
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2024-05-13 11:28:25
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TensorFlow提供了一个非常简单的API来保存和还原一个神经网络模型。这个API就是tf.train.Saver类。以下代码给出了保存TesnsorFlow计算图的方法。import tensorflow as tf
#声明两个变量并计算他们的和
v1 = tf.Variable(tf.constant(1.0, shape = [1]), name = "v1")
v2 = tf.V
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2024-06-07 05:52:46
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这个公众号终于又要开始更新了，这几个月每天都在研究Tensorflow，虽然之前工作中也用它训练了不少模型，可是大部分模型都非常简单．最近接触了更多的深度学习模型后，对Tensorflow有了一些新的体会，于是打算写一系列相关文章，记录自己的学习心得．目前计划有简单的函数介绍，关于Keras的使用感触，分布式训练与优化，以及CUDA编程和Tensorflow的自定义函数．今天就先从简单的调试和功能
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2024-04-15 11:34:27
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用过 TensorFlow 时间较长的同学可能都发现了 TensorFlow 支持多种模型格式，但这些格式都有什么区别？怎样互相转换？今天我们来一一探索。1. CheckPoint(*.ckpt)在训练 TensorFlow 模型时，每迭代若干轮需要保存一次权值到磁盘，称为“checkpoint”，如下图所示：这种格式文件是由 tf.train.Saver() 对象调用 saver.save()
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2024-03-28 09:21:00
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TensorFlow2的建模流程
1. 使用Tensorflow实现神经网络模型的一般流程
2. Titanic生存预测问题
2.1 数据准备
2.2 定义模型
2.3 训练模型
2.4 模型评估
2.5 使用模型
2.6 保存模型
参考资料
在机器学习和深度学习领域，通常使用TensorFlow来实现机器学习模型，尤其常用
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2024-03-19 00:09:13
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NVIDIA DLI 深度学习入门培训 | 特设三场！！ 4月28日/5月19日/5月26日 正文共7797个字，13张图，预计阅读时间18分钟。本篇文章有2个topic，简单的分类器和TensorFlow。首先，我们会编写函数生成三种类别的模拟数据。第一组数据是线性可分的，第二种是数据是月牙形数据咬合在一起，第三种是土星环形数据。每组数据有两个类型，我们将分别建立模型，对每组数
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2024-05-27 10:24:32
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在开始正题之前，先介绍一下Tensorflow-hub, Tensorflow-hub 是 google 提供的机器学习模组打包函式库，帮开发者把TensorFlow的训练模型发布成模组，方便再次使用或是与社交共享。目前官网上已经发布了不少模组，可以直接下载使用。在之前博客【Tensorflow2.*教程之使用Tensorflow Hub 对IMDB电影评论数据集进行文本分类(2)】中也使用到Te
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2024-05-13 11:15:40
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文 / 李锡涵，Google Developers Expert在上一篇文章中，我们介绍了 tf.config 的使用方式，至此 TF2.0 中常用模块已经介绍完毕。 接下来我们将介绍 TensorFlow 中模型的部署与导出，本文介绍使用 SavedModel 完整导出模型。
使用 SavedModel 完整导出模型在部署模型时，我们的第一步往往
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2024-05-13 14:57:22
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在所有的数据都处理完了之后，接下来就可以进行模型的训练了。在Github上FaceNet项目的介绍中有softmax和论文中提到的三元损失训练triplet两种方式，这边简单的介绍下softmax的训练方法。FaceNet已经将所有的方法都已经封装好，训练程序在src目录下的train_softmax.py文件中，在训练之前，我们首先要简单的修改下这份文件，让它适用于当前版本。找到260行，搜索i
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2024-04-12 19:52:06
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tf1:
tf.GradientTape()函数：
tf提供的自动求导函数
x = tf.Variable(initial_value=3.)
with tf.GradientTape() as tape: # 在 tf.GradientTape() 的上下文内，所有计算步骤都会被记录以用于求导
y = tf.square(x)
y_grad = tape.gradient(y,
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2024-05-26 16:41:34
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模型保存和加载（一）TensorFlow的模型格式有很多种，针对不同场景可以使用不同的格式。格式简介Checkpoint用于保存模型的权重，主要用于模型训练过程中参数的备份和模型训练热启动。GraphDef用于保存模型的Graph，不包含模型权重，加上checkpoint后就有模型上线的全部信息。SavedModel使用saved_model接口导出的模型文件，包含模型Graph和权限可直接用于上
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2024-05-31 20:10:39
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