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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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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什么是tensorflow model模型训练完毕之后，你可能需要在产品上使用它。那么tensorflow model是什么？tensorflow模型主要包含网络的结构的定义或者叫graph和训练好的网络结构里的参数。因此tensorflow model包含2个文件a）Meta graph:使用protocol buffer来保存整个tensorflow graph.例如所有的variables,
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2023-11-14 14:19:00
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TensorFlow工具库（上）01.TensorFlow简介TensorFlow最初由Google大脑小组开发出来，用于机器学习和深度神经网络方面的研究。TensorFlowTM是一个采用数据流图（Data flow graphs），用于数值计算的开源软件库。架构灵活，可在多种平台上展开计算。例如台式计算机的一个或多个CPU（或GPU）、服务器、移动沈北等等。通用性很强，可广泛用于其他计算领域0
PIL 图像处理包 PLT表格数据展示包Train_images=train_images/255Test_images=test_images/255预处理数据在训练神经网络之前，必须对数据进行处理。训练集中图片的像素大小往往是一致的，目前常见的典型学习神经网络有数字识别和服装识别两个。在mnist数据集中，如果要预测新的数据，输入的图片必
在处理“Java Tensorflow 模型下载”这一需求时，我的目标是尽可能详细地记录整个过程，确保在后续的项目中，可以快速回顾并重用这些步骤。
首先，我会进行环境预检，这一步是确保我们的系统准备就绪，以支持Java Tensorflow模型的下载和使用。以下是我梳理的硬件配置情况：
| 硬件组件 | 配置 |
| -------- | ------------ |
| CP
我们提供了一组在COCO数据集、Kitti数据集、开放图像数据集、avavav2.1数据集和非自然物种检测数据集上预先训练的检测模型。如果您对这些数据集中已经存在的类别感兴趣，那么这些模型对于开箱即用的推理非常有用。在训练新的数据集时，它们对于初始化模型也很有用。在下表中，我们列出了每个此类预先培训的模型，包括：与samples/configs目录中用于训练此模型的配置文件相对应的模型名，指向ta
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2024-05-08 19:54:15
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在使用TensorFlow进行网络的搭建时，可以使用下面的语句来获取一些网络的模型 （其中：include_top表示是否包括顶层网络，顶层即处理输出的几个层；weights表示模型加载的权重，可以选择None不加载、imagenet加载网络在ImageNet上训练的权重、或者指定本地权重的路径）base_model = tf.keras.applications.MobileNetV2(inpu
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2024-05-09 13:28:50
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随着TensorFlow发布的，还有一个models库(仓库地址:https://github.com/tensorflow/models)，里面包含官方及社群所发布的一些基于TensorFlow实现的模型库，用于解决各式各样的机器学习问题。
很多任务，在其中都能找到相同或者近似功能的实现，这时候无需编程或者只要很少的编程，就可以在已有模型的基础上建立自己的人工智能应用。
而且models的更新也
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2024-04-28 08:31:00
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TensorFlow模型加载与转换详解本次讲解主要涉及到TensorFlow框架训练时候模型文件的管理以及转换。首先我们需要明确TensorFlow模型文件的存储格式以及文件个数： model_folder:
------checkpoint
------model.meta
------model.data-00000-of-00001
------model.index
以上是模型文件夹里面存
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2024-04-07 09:58:08
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最近，我fork了GitHub上的一个深度学习的开源项目，项目链接为：https://github.com/oarriaga/face_classification我的系统环境是虚拟机Ubuntu18.04，Python3.6.5，使用的开发环境是pycharm-2018.1.4专业版。本项目所需要的环境配置请见我之前的技术博客：首先，clone下来这个项目，打开这个工程，如下图所示。这个项目要能
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2024-07-15 05:47:04
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人工智能已经成为了目前的大趋势，作为程序员的我们也应该跟着时代进步。Tensorflow作为人工智能领域的重要工具，被广泛的使用在机器学习的应用当中。Tensorflow使用人数众多、社区完善，所以我们可以把学习Tensorflow作为接触人工智能的第一步，闲话不多说，我们进入正题！本套系列课程旨在记录我学习Tensorflow的过程，我会用更简洁的语言来与大家分享我的学习心得，所有文章我都会不间
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2024-02-25 13:44:20
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一、图片的放大缩小在使用TensorFlow进行图片的放大缩小时，有三种方式： 1、tf.image.resize_nearest_neighbor（）:临界点插值 2、tf.image.resize_bilinear(）：双线性插值 3、tf.image.resize_bicubic(）：双立方插值算法下面是示例代码：# encoding:utf-8
# 使用TensorFlow进行图片的放
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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TensorFlow 笔记5–模型复用参考文档：https://github.com/ageron/handson-ml/blob/master/11_deep_learning.ipynb一、模型复用法1：直接拷贝构建模型的代码# 只需在session中恢复模型数据，注意路径替换
with tf.Session() as sess:
saver.restore(sess, "./my_m
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2024-03-29 15:02:15
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最近正在入坑机器学习，前期以读代码为主。买了一本才云科技郑泽宇的书，叫做《Tensorflow，实战Google深度学习框架》，觉得很适合入门的小菜鸟，拿出来跟大家分享下。下面是第一个完整的训练神经网络模型的代码，里面综合了作者和我在网上查到的其他人关于代码的解读。整理之后如下： 1 #-*-coding:UTF-8-*-
2 import tensorflow as tf
3
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2024-03-28 09:47:00
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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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