TensorFlow lite 开发手册（6）——TensorFlow Lite模型使用通用流程（以CPM算法为例）（一）流程示意（二）主要函数说明（三） 操作流程3.1 CPM算法介绍3.2 加载模型3.3 加载所有tensor3.4 获取输入输出信息3.5 构建输入3.6 调用模型3.7 取出输出结果3.8 输出结果后处理3.8 标记结果3.9 完整程序 （一）流程示意
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2024-04-09 15:11:13
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Tensorflow教程笔记基础TensorFlow 基础TensorFlow 模型建立与训练基础示例：多层感知机（MLP）卷积神经网络（CNN）循环神经网络（RNN）深度强化学习（DRL）Keras Pipeline自定义层、损失函数和评估指标常用模块 tf.train.Checkpoint ：
原创
2021-07-16 17:34:46
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# TensorFlow模型在Android Studio中的使用指南
TensorFlow是一个广泛使用的开源机器学习框架，且其在移动应用开发中的应用日益广泛。特别是，Android Studio提供了一个友好的环境，可以通过TensorFlow Lite将机器学习模型集成到移动应用中。本文将向你介绍如何在Android Studio中使用TensorFlow模型，包括模型的转换、集成及运行的
tensorflow的模型保存形式？1.ckpt格式就是通过如下几个函数实现的tensorflow模型保存的模型，是ckpt格式的模型。saver = tf.train.Saver()
...
saver.save(sess, saveFile)就可以保存出如下文件：checkpoint
model-450.data-00000-of-00001
model-450.index
model-450
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2024-03-26 10:29:48
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编者注：想了解如何使用TensorFlow来运行你的机器学习工作流，请关注谷歌的Eli Bixby和Amy Unruh在2016年11月1到2日于旧金山举办的培训课程。如果你关注我的前一篇帖子，并按照其中的内容实践，你可能已经学会了如何在Linux上安装一个GPU加速的TensorFlow，并构建了你自己的图像分类器。老实讲，在笔记本上对图片进行分类是很花时间的：需要下载分类用的图片，并在终端里输
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2024-08-21 12:00:44
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Tensorflow教程笔记基础TensorFlow 基础TensorFlow 模型建立与训练基础示例：多层感知机（MLP）卷积神经网络（CNN）循环神经网络（RNN）深度强化学习（DRL）Keras Pipeline自定义层、损失函数和评估指标常用模块 tf.train.Checkpoint ：变量的保存与恢复常用模块 TensorBoard：训练过程可视化常用模块 tf.data ：数据集的构建与预处理常用模块 TFRecord ：TensorFlow 数据集存储格式常用
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2021-07-09 14:24:11
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TensorFlow入门教程之0: BigPicture&极速入门TensorFlow入门教程之1: 基本概念以及理解
TensorFlow入门教程之2: 安装和使用
TensorFlow入门教程之3: CNN卷积神经网络的基本定义理解TensorFlow入门教程之4: 实现一个自创的CNN卷积神经网络
TensorFlow入门教程之5: TensorBoard面板可视化管理
Tenso
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2024-09-02 11:32:29
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Tensorflow教程笔记基础TensorFlow 基础TensorFlow 模型建立与训练基础示例：多层感知机（MLP）卷积神经网络（CNN）循环神经网络（RNN）深度强化学习（DRL）Keras Pipeline自定义层、损失函数和评估指标常用模块 tf.train.Checkpoint ：
原创
2021-07-16 17:34:34
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在之前写的一篇文章 TensorFlow，从一个 Android Demo 开始 中通过编译官方的 Demo 接触到了 TensorFlow 实际使用场景。这篇文章打算从一个Android 开发者的角度切入，看看构建一个基于 TensorFlow 的 Android 应用的完整流程。相关代码可查看：GitHub 项目地址通过 TensorFlow 用已有模型构建 Android 应用在 Googl
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2024-05-13 10:32:49
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一、.ckpt转.pb用于模型上线.ckpt转.pb主要应用于将训练模型发布上线，.pb模型的跨平台和跨框架性能更好。这里由于在保存.pb模型前需要将模型变量freezing。在应用tensorflow训练模型时，输入数据的batch_size>1，直接保存.pb模型时会在inference阶段出现问题，所以需要从.ckpt转为.pb。在加载.ckpt时可以重新定义输入数据的batch_si
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2024-03-20 15:28:22
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Tensorflow的部署之 TensorFlow 模型导出
目录 Tensorflow教程笔记 使用 SavedModel 完整导出模型 Keras 自有的模型导出格式 为了将训练好的机器学习模型部署到各个目标平台(如服务器、移动端、嵌入式设备和浏览器等)，我们的第一步往往是将训练好的整个模型完整导出(序列化)为一系列标准格式的文件。在此基
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2024-03-09 20:03:23
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使用object detection训练并识别自己的模型1.安装tensorflow(version>=1.4.0)2.部署tensorflow models - 在这里下载 - 解压并安装 - 解压后重命名为models复制到tensorflow/目录下 - 在linux下 - 进入tensorflow/models/research/目录，运行protoc ob
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2024-07-04 11:04:45
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文章目录TF的模型搭建1.回归问题1.1 数据生成1.2 高阶API实现1.3 中阶API实现1.4 最基础API的实现2. 分类问题2.1 数据生成2.2 高阶API实现2.3 中阶API实现2.4 低阶API实现结束 TF的模型搭建总的来说常见带监督的机器学习问题分为两类：分类和回归，我们使用Tensorflow来解决这些问题的时候就得自己搭建网络模型，但是对于TensorFlow不同级别的
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2024-04-07 20:08:09
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上一篇我介绍了Tensorflow如何数据并行多GPU处理。这一篇我会说一说如何来调试Tensorflow模型。
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2022-07-21 12:50:04
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Tensorflow教程笔记TensorFlow 基础TensorFlow 模型建立与训练目录Tensorflow教程笔记模型（Model）与层（Layer）Keras 的全连接层：线性变换 + 激活函数为什么模型类是重载 `call()` 方法而不是 `__call__()` 方法？本章介绍如何使用 TensorFlow 快速搭建动态模型。模型的构建： tf.keras.Model 和 tf.keras.layers模型的损失函数： tf.keras.losses模型的优化器： tf.k
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2021-07-09 14:52:03
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Tensorflow教程笔记TensorFlow 基础TensorFlow 模型建立与训练目录Tensorflow教程笔记模型（Model）与层（Layer）Keras 的全连接层：线性变换 + 激活函数为什么模型类是重载 `call()` 方法而不是 `__call__()` 方法？本章介绍如何使用 TensorFlow 快速搭建动态模型。
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2021-07-31 14:01:26
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TensorFlow的使用，遵循以下几点：使用图（graph）来表示计算任务在会话（session）中执行图使用tensor表示数据通过变量（Variable）维护状态使用feed和fetch可以为任意的操作（arbitrary operation）赋值或者从其中获取数据一、综述TensorFlow是一个编程系统，使用图来表示计算任务。图中的节点是一个操作（op），一个op获得0个或多个
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2024-05-01 19:31:42
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TensorFlow学习（八）TensorFlow学习（八）训练自己模型的三种方法采用方法二进行训练模型第一步第二步训练过程：通过模型进行预测（代码）采用方法一进行训练模型（未完待续）准备工作数据装换成tfrecord读取tfrecordtrain.bat文件 TensorFlow学习（八）训练自己模型的三种方法1、准备一个需要的模型（如：inception）,然后确定算法的框架，初始化参数都是
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2023-11-02 06:43:10
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1.tensorflow的模型保存和读取Tensorflow模型主要包含网络的设计（图）和训练好的各参数的值等。实际生成的Tensorflow模型有四个主要的文件： 1.cheakpoint文件,一个二进制的文件，仅用于保存最新的cheakpoint的记录。 2…data结尾的文件，包含了weights, biases, gradients和其他variables的值。 3…index结尾的文件，
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2024-03-16 10:13:21
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一.保存模型 tf.train.Saver()类，.save(sess, ckpt文件目录)方法 参数名称 功能说明默认值var_listSaver中存储变量集合全局变量集合reshape加载时是否恢复变量形状Truesharded 是否将变量轮循放在所有设备上Truemax_to_keep保留最近检查点个数5restore_
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2024-02-28 16:01:43
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