一、保存自己搭建网络的模型在前面简单的神经网络基础上填加了保存模型的代码。代码如下：import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
# 载入数据集
mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data", one_hot=True)
# 每
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2024-04-11 12:06:21
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FPGA是在PAL、PLA和CPLD等可编程器件的基础上进一步发展起来的一种更复杂的可编程逻辑器件。它是ASIC领域中的一种半定制电路，既解决了定制电路的不足，又克服了原有可编程器件门电路有限的缺点。由于FPGA需要被反复烧写，它实现组合逻辑的基本结构不可能像ASIC那样通过固定的与非门来完成，而只能釆用一种易于反复配置的结构，查找表-Look Up Table,LUT，可以很好地满足这一要求。目
# Python OpenVINO转换TensorFlow模型教程
## 引言
本教程将为刚入行的开发者介绍如何使用Python OpenVINO库将TensorFlow模型转换为OpenVINO模型。在本教程中，我们将解释整个转换流程，并提供每个步骤所需的代码示例和注释。
## 整体流程
下面是将TensorFlow模型转换为OpenVINO模型的整体流程。我们将使用表格形式展示每个步骤，并
原创
2023-12-28 06:15:19
221阅读
https://docs.openvinotoolkit.org/latest/_docs_MO_DG_prepare_model_convert_model_Convert_Model_From_TensorFlow.html
原创
2022-08-06 00:03:44
367阅读
文章目录前言训练流程1、准备好`图片`和`train.txt`、`test.txt`2、修改相关路径i) 修改`class.names`文件以及`__C.YOLO.CLASSES`参数路径ii) 修改`__C.TRAIN.ANNOT_PATH`和`__C.TEST.ANNOT_PATH`参数路径iii) `__C.YOLO.ORIGINAL_WEIGHT`和`__C.YOLO.DEMO_WEIG
在前面的文章【Tensorflow加载预训练模型和保存模型】中介绍了如何保存训练好的模型，已经将预训练好的模型参数加载到当前网络。这些属于常规操作，即预训练的模型与当前网络结构的命名完全一致。本文介绍一些不常规的操作：如何只加载部分参数？如何从两个模型中加载不同部分参数？当预训练的模型的命名与当前定义的网络中的参数命名不一致时该怎么办？1 只加载部分参数举个例子，对已有的网络结构做了细微修改，例如
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2024-05-06 10:14:19
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最近在做模型部署的工作，由于实现的代码用的pytorch，而要部署的时候还是觉得tensorflow serving比较靠谱。不得不吐槽下pytorch19年出了一个部署的框架Torch serve，然后居然是Java写的，知乎的评价更是不忍直视（https://www.zhihu.com/question/389731764），果断弃之。要将pytorch代码转为tensorflow，比较成熟的
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2023-10-04 18:57:52
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文章目录0. 前言1. TFLite 生成流程1.1 运行 `export_tflite_ssd_graph.py` 脚本1.2 `tflite_convert` 工具使用2. TensorFlow Object Detection API 模型转换脚本2.1 过程2.2 测试结果附录TFLite 的输入与输出 0. 前言最近在做目标检测模型的端侧部署，想把目前开源的一系列模型部署到 ARM CP
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2024-05-16 15:01:32
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目录一、TensorFlow常规模型加载方法 保存模型 加载模型 1.不加载图结构，只加载参数 2.加载图结构和参数 3.简化版本二、TensorFl
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2024-05-13 10:55:38
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目前darknet框架下的模型训练都是在C环境下训练的，难免较为晦涩，如果能将模型转换到Tensorflow环境下完成模型
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2024-08-14 14:56:02
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TensorFlow模型转换与优化：流程解析
在深度学习模型部署的实际场景中，我们常常需要对模型进行跨框架的转换与优化。本文将详细介绍两种将TensorFlow模型转换为ONNX格式、进行量化操作并最终转回TensorFlow的方法。通过这些方法，我们可以在保证模型性能的同时，显著减少模型的体积和内存占用，提高模型的运行效率。
一、路径1：TensorFlow→ONNX→量化→重命名→Tensor
目录一、安装树莓派系统：二、安装opencv3.4.0:三、安装Tensorflow==1.9.0：四、参考目录：一、安装树莓派系统：第一步：在官网下载并解压系统文件（可选择有桌面的系统（下图中第一个.zip文件）），地址为：https://www.raspberrypi.org/downloads/raspbian/。第二步：下载并安装 SD Card Formatter 地址为：链接：http
最近由于项目原因，需要用到HRNet网络，加上前面的目标检测部分，使用python版本的代码运行太慢，于是想到了用c++来重写HRNet。代码已在github上开源：HRNet_cpp。具体做法是将pytorch的模型文件转换为onnx，采用onnx的c++的推理库。然后目标检测网络部分采用轻量级的nanodet，同时也采用onnx进行推理。最后，在我的笔记本电脑上（GTX960M）进行单人的姿态
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-gpu版本的环境搭建查看自己电脑gpu对应的cuda版本已经相对应的cudnn版本和tensorflow-gpu的版本。安装cuda,默认安装，然后在C盘根目录下面建立tool文件夹，将cudnn解压到该文件夹，并将里面的cudnn64_7.dll 的地址添加到用户环境变量中，同时将里面的文件逐个考进cuda安装文件的的相对应的文件夹中。安装anconda创建TensorFl
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2024-07-18 06:46:13
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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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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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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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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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