搭建神经网络的八股文 tf.keras 搭建神经网络六部法第一步：import 相关模块，如 import tensorflow as tf。第二步：指定输入网络的训练集和测试集，如指定训练集的输入 x_train 和标签y_train，测试集的输入 x_test 和标签 y_test。第三步：逐层搭建网络结构，model = tf.keras.models.Sequential()。 # 见名词
转载
2024-04-07 21:22:30
94阅读
引言昨天已经把关于深度学习的一些基础知识简要回顾了一下，那么从今天开始就要正式开始实战了。正所谓“万事开头难”，但如果不迈出第一步就永远无法知道自己究竟能不能完成。所以不要望而生畏，更不能眼高手低，放低自己的姿态，脚踏实地的研究下去。Tensorflow2.0环境配置刚开始在配置Tensorflow2.0环境的时候（准确来说是2.0alpha，当时正式版还没有发布），费了不少的时间，而且直到最后也
tensorflow2保存和加载模型 (tensorflow2.0官方教程翻译)模型进度可以在训练期间和训练后保存。这意味着模型可以在它停止的地方继续，并避免长时间的训练。保存还意味着您可以共享您的模型，其他人可以重新创建您的工作。当发布研究模型和技术时，大多数机器学习实践者共享:用于创建模型的代码以及模型的训练权重或参数共享此数据有助于其他人了解模型的工作原理，并使用新数据自行尝试。注意：小心不
转载
2024-07-30 17:21:23
65阅读
TensorFlow - 相关 APITensorFlow 相关函数理解任务时间：时间未知tf.nn.conv2dconv2d(
input,
filter,
strides,
padding,
use_cudnn_on_gpu=True,
data_format='NHWC',
name=None
)功能说明：卷积的原理可参考 A guid
转载
2024-08-23 16:57:48
99阅读
TensorFlow Object Detection API 可实现基于给定模型检测图像中的特定目标，是典型的深度学习在计算机视觉中的应用。本文以此为例，开始应用TensorFlow解决实际问题。首先，需要下载TensorFlow的model文件，可在GitHub的Tensorflow/models上找到，下载models文件。 可通过git clone下载，或者在页面上直接点击绿色的Clon
转载
2024-08-03 13:19:42
28阅读
本文出自 掘金翻译计划 正在组织翻译的 TensorFlow 官方文档。如果您有兴趣，欢迎 申请成为译者，学习完译者教程后，参与到文章和文档的翻译和及对当中。我们也正在招募 TensorFlow 译者，欢迎积极参加。TensorFlow 为 Java 程序提供了 API 。这些 API 是在 Java 应用中专门用来加载和执行 Python 创建的模型的。这个教程解释了如何安装并在应用中使用 Te
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
转载
2024-04-24 16:05:34
72阅读
《基于Tensorflow高阶API构建大规模分布式深度学习模型系列: 开篇》 Estimator类是机器学习模型的抽象，其设计灵感来自于典典大名的Python机器学习库Scikit-learn。Estimator允许开发者自定义任意的模型结构、损失函数、优化方法以及如何对这个模型进行训练、评估和导出等内容，同时屏蔽了与底层硬件设备、分布式网络数据传输等相关的细节。 
转载
2024-04-24 18:45:45
44阅读
https://blog.csdn.net/qq_24474463/article/details/81530900 (t20190518) luo@luo-All-Series:~/MyFile/TensorflowProject/Faster_RCNN/models/research$ (t20
转载
2019-05-18 21:14:00
170阅读
2评论
(flappbird) luo@luo-All-Series:~/MyFile/TensorflowProject/Mask_RCNN/mask_rcnn_20190518/Mask_RCNN/models/research$ (flappbird) luo@luo-All-Series:~/MyF
转载
2019-06-20 09:43:00
306阅读
2评论
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_
转载
2024-05-13 11:28:25
49阅读
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
转载
2024-02-22 00:49:25
37阅读
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
转载
2024-05-05 18:54:11
162阅读
# 如何将 Python 程序做成 API 服务
在信息技术飞速发展的今天，API（应用程序界面）服务已成为软件开发的重要组成部分。对于开发者来说，能够将 Python 程序封装成 API 服务，不仅能提高程序的可复用性，还能方便其他系统或前端应用访问。本文将教你如何实现这一目标。
## 整体流程
下面是将 Python 程序做成 API 服务的步骤：
| 步骤 | 描述
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
转载
2024-04-21 13:36:46
78阅读
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
转载
2024-06-07 05:52:46
30阅读
Android 调用 TensorFlow Object Detection API 模型 之前看了好多的博客，移植的方法大都是下载官方的Android源码替换里面的.pb模型文件和labels.txt文件，其它的什么都没有讲，这里记录一下我的一些理解。官方Android项目源码中有一个TensorFlowObjectDetectionAPIModel.java文件其中有官方写好的关于预处理bi
转载
2024-04-07 15:04:50
209阅读
该章介绍有关常量张量，序列操作，随机数张量的API常量张量Tensorflow提供了很多的操作，去帮助你构建常量。tf.zeros(shape, dtype = tf.float32, name = None)解释：这个函数返回一个全是零的张量，数据维度是 shape，数据类型是 dtype。使用例子：#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
i
转载
2024-08-09 19:10:17
11阅读
1.checkpoint(*.ckpt)1.1文件结构介绍：---checkpoint ---model.ckpt-240000.data-00000-of-00001 ---model.ckpt-240000.index ---model.ckpt-240000.meta如图所示，Tensorflow模型主要包括两个方面内容：1）神经网络的结构图graph；2）已训练好的变量参数。因此Tenso
转载
2024-04-16 14:54:14
76阅读
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
转载
2024-05-31 20:10:39
76阅读
