介绍变量之前，先对’tensor’这个单词做出解释：3. tensor文档中是这样说明的：TensorFlow 程序使用 tensor 数据结构来代表所有的数据, 计算图中, 操作间传递的数据都是 tensor. 你可以把 TensorFlow tensor 看作是一个 n 维的数组或列表. 一个 tensor 包含一个静态类型 rank, 和 一个 shape. 4. 变量变量维护图执行过程中
背景softmax在MNIST数据集上的正确率只有91%，不是很好，在这里，我们用卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）来改善效果。这会达到大概99.2%的准确率。权重初始化为了创建这个模型，我们需要创建大量的权重和偏置项。这个模型中的权重在初始化时应该加入少量的噪声来打破对称性以及避免0梯度。由于我们使用的是ReLU（线性纠正函数）神经元，因此比较好的做
转载
2024-04-15 15:06:25
36阅读
这块主要想围绕着用numpy实现tensorflow形式和pytorch形式的框架展开，主要是想践行numpy->mmcv/lightning->算法paper->mmdet/mmclas...这条路，进一步还是加强对于深度学习一些偏全局的理解，更好的对业务问题进行解耦和建模。1.计算
10月26日，深度学习元老Hinton的NIPS2017 Capsule论文《Dynamic Routing Between Capsules》终于在arxiv上发表。今天相关关于这篇论文的TensorFlow\Pytorch\Keras实现相继开源出来，让我们来看下。论文地址：https://arxiv.org/pdf/1710.09829.pdfCapsule 是一组神经元，其活动向量（act
转载
2024-08-21 09:43:39
53阅读
工程的完整链接可以参考Github链接。Pytorch以其动态图的调用方式，深得许多科研人员的喜爱，是许多人进行科研研究、算法预研的不二之选。本文我们跟大家讨论一下，如何使用Pytorch来进行嵌入式的算法部署。这里我们采用的离线训练框架为Pytorch，嵌入式端的推理框架为阿里巴巴近期开源的高性能推理框架MNN。下面我们将结合MNIST这个简单的分类任务来跟大家一步一步的完成嵌入式端的部署。Py
前言 从前面的Tensorflow环境搭建到目标检测模型迁移学习，已经完成了一个简答的扑克牌检测器，不管是从图片还是视频都能从画面中识别出有扑克的目标，并标识出扑克点数。但是，我想在想让他放在浏览器上可能实际使用，那么要如何让Tensorflow模型转换成web格式的呢？接下来将从实践的角度详细介绍一下部署方法！环境Windows10Anaconda3TensorFlow.js converte
转载
2023-08-06 21:06:54
283阅读
Paddle 模型转 TensorRT加速模型概述NVIDIA TensorRT 是一个高性能的深度学习预测库，可为深度学习推理应用程序提供低延迟和高吞吐量。PaddlePaddle 采用子图的形式对TensorRT进行了集成，即我们可以使用该模块来提升Paddle模型的预测性能。在这篇文章中，我们会介绍如何使用Paddle-TRT子图加速预测。当模型加载后，神经网络可以表示为由变量和运算节点组成
转载
2024-02-21 14:17:01
88阅读
创建Tensorflow的模型在Android平台受到设备的限制，本身并不能训练模型，因此需要使用已有的模型。 在本文中将介绍如何将Tensorflow的模型转换成tflite模型，为Android设备可以使用。import tensorflow as tf
import numpy as np
转载
2024-04-11 14:48:07
202阅读
【代码】keras模型转tensorflow lite。
原创
2023-06-03 07:18:02
101阅读
是对安全策略形式化的第一个数学模型，是一个状态机模型，用状态变量表示系统的安全状态，用状态转换规则来描述系统的变化过程。一、模型的基本元素模型定义了如下的集合：S={s1,s2,…,sn} 主体的集合，主体：用户或代表用户的进程，能使信息流动的实体。O={o1,o2,…,om} 客体的集合，客体：文件、程序、存贮器段等。（主体也看作客体SO）C={c1,c2,…,cq} 主体或
本文主要记录一下JSON文件解析过程中的两种基本操作方式。 JSON文件的根可以是数组，也可以是对象。接下来就是基于这两种情况进行基本的JSON文件解析。 首先看以数组为根的JSON文件解析： 创建一个JSON文本文件json.txt如下：[
{
"id": 1,
"name": "天下无双",
"damage": "123"
转载
2024-05-15 04:19:27
46阅读
JSON(JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式。 易于人阅读和编写。同时也易于机器解析和生成。 它基于JavaScript Programming Language, Standard ECMA-262 3rd Edition -&n
转载
2023-06-10 23:46:19
166阅读
Python中MXNet模型转TensorFlow模型
MXNet和TensorFlow都是目前应用广泛的深度学习框架，它们提供了丰富的工具和函数来构建、训练和部署机器学习模型。然而，在某些情况下，我们可能需要在不同的框架之间进行模型转换。本文将介绍如何将在MXNet中训练的模型转换为TensorFlow模型，并提供代码示例。
准备工作
在开始之前，我们需要先安装MXNet和TensorFlo
原创
2024-01-05 09:47:20
45阅读
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
转载
2024-04-17 16:21:09
125阅读
一，Tensorflow2 还是Pytorch?先说结论:如果是工程师，应该优先选TensorFlow2.如果是学生或者研究人员，应该优先选择Pytorch.如果时间足够，最好Tensorflow2和Pytorch都要学习掌握。理由如下：1，在工业界最重要的是模型落地，目前国内的几乎所有互联网企业都支持TensorFlow模型的在线部署。 并且 TensorFlow 高可用，而工业界也更
转载
2023-12-06 23:37:16
45阅读
实现过一个例子之后，对TensorFlow运行机制有了初步的了解，但脑海中还没有一个如何实现神经网络的一个架构模型。下面我们来探讨如何模块化搭建神经网络，完成数据训练和预测。首先我们将整体架构分为两个模块：forward.py 和 backward.pyforward.py 主要完成神经网络模型的搭建，即构建计算图backward.py 训练出网络参数test.py 测试模型准确率下面
转载
2024-04-12 12:24:06
55阅读
# Swift json转模型 和 OC的json转模型 区别
## 一、流程图
```mermaid
graph TD
A[开始] --> B(定义模型)
B --> C(解析JSON)
C --> D(生成模型)
D --> E(返回模型)
E --> F(结束)
```
## 二、步骤及代码实现
### 1. 定义模型
首先，我们需要定义一个模型类来表示我们要转换的数据结构。在Sw
原创
2023-10-23 06:56:34
62阅读
ONNX结构分析ONNX结构分析onnx将每一个网络的每一层或者说是每一个算子当作节点Node，再由这些Node去构建一个Graph，相当于是一个网络。最后将Graph和这个onnx模型的其他信息结合在一起，生成一个model，也就是最终的.onnx的模型。onnx.helper----node、graph、model在构建onnx模型这个过程中，这个文件至关重要。其中make_node、make
转载
2024-04-18 13:31:16
184阅读
from tensorflow.python.tools import freeze_graph
from tensorflow.python.saved_model import tag_constants
input_saved_model_dir = "pb_model"
output_ver = False
if output_ver == True:
output
转载
2023-12-19 15:06:39
96阅读
一、torch.Tensor1、torch.Tensor 的基本用法torch.Tensor 默认数据类型是 float32 torch.LongTensor 默认数据类型是 int64数据类型转换： int 和 float 之间的转换可以通过 t.int() 和 t.float()实现，默认转为 int64 和 float32 int 之间、float 之间的转换可以通过 a=b.type()
转载
2024-03-21 15:27:16
247阅读
