引言文本使用 tensorflow 2.8, CUDA 11.2 以及 cuDNN 8.1.1 训练了 cifar10 数据集. 代码没有那么重要, 主要是完成了环境的安装以及各种问题排查, 最后用一个简单的网络结构跑了一下训练. 如果本文对你有用, 麻烦不吝点个赞; 如果有啥问题, 请不要犹豫, 赶紧联系我.下载数据集和查看数据import tensorflow as tf
from keras
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2024-07-23 15:12:15
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做东西，最重要的就是动手了，所以这篇文章动手跑了一个fcn32s和fcn8s以及deeplab v3+的例子，这个例子的数据集选用自动驾驶相关竞赛的kitti数据集， FCN8s在训练过程中用tensorflow2.0自带的评估能达到91%精确率, deeplab v3+能达到97%的准确率。这篇文章适合入门级选手，在文章中不再讲述fcn的结构，直接百度就可以搜到。 文章使用的是tenso
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2024-05-13 13:57:08
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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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2023-10-05 11:35:44
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文章目录 **1、运行环境2、获取本人人脸图片集 3、获取其他人脸图片集 4、cnn训练模型 5、使用模型进行识别**1、运行环境系统: window或linux 软件: python 3.X 、 pycharm (软件安装可以看——最详细的anaconda+python+pycharm安装）2、获取本人图片集获取本人的照片，我们需要通过代码来打开摄像头给自己拍照，如果你自己有照片，也可以用那些现
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2024-06-14 16:28:00
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Tensorflow slim最近在做这个迁移学习，看了一本书，叫《21个项目玩转深度学习》里面的第三章介绍如何用自己的数据集去训练自己的深度模型，当然了 这本书的python版本好像是2.x，用现在的3.会有一些bug,不过去网上都可以解决，在这里我搜到的第三章解决问题的链接(http://www.pianshen.com/article/500471432/)基本都可以解决按照这个连接去解决，
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2023-12-21 16:14:38
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到目前为止，我们已经只使用了 TensorFlow 的高级 API tf.keras，但它已经让我们走得很远：我们使用各种技术构建了各种神经网络架构，包括回归和分类网络、Wide & Deep 网络和自归一化网络，例如批量标准化、辍学和学习率计划。事实上，你将遇到的 95% 的用例除了 tf.keras（和 tf.data；参见第 13 章）之外不需要任何东西。但现在是时候深入了解 Ten
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2024-04-01 11:01:23
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用浏览器训练Tensorflow.js模型的18个技巧（上）8.随机你的输入！训练神经网络的一个常见建议是通过在每个时期开始时对输入进行混洗来随机化训练样本。我们可以使用tf.utils.shuffle来实现这个目的：/** Shuffles the array using Fisher-Yates algorithm. */
export function shuffle(array: any[
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2024-06-10 17:54:25
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训练模型通常需要以下几个步骤：数据预处理： 将原始数据转换为可以被模型处理的形式。这包括数据清洗、数据归一化、特征提取等操作。在 TensorFlow 中，可以使用 tf.data API 来进行数据预处理。定义模型： 使用 TensorFlow 定义模型结构。这包括选择合适的神经网络结构、搭建神经网络层、定义损失函数等。在 TensorFlow 中，可以使用 tf.keras API 来定义模型
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2023-10-24 09:08:01
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网上关于利用tensorflow已训练模型构造自己的模型方法，多为tensorflow v1，本博文给出tensorflow v2的训练过程。 此文利用tensorflow目标检测中已经过训练的模型，在自定义的数据集上进一步训练，所谓fine-tune过程，实现用户定义的目标检测模型。 这里假定已经建立完成tensorflow目标检测环境，从github克隆了models到本地，并安装完成所需要的
目录简介：1、数据集制作2、slim修改及训练训练：3、模型导出使用官方bazel模型导出：使用tensorflow模块功能导出 简介：本文将记录分类样本如何制作为tfrecord格式，已经如何用tensorflow的slim模块训练分类模型，把模型固化导出。 环境准备：python 3.5tensorflow-gpu 1.10
models-master 
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2024-08-22 10:10:23
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迁移学习：物体识别模型可能含有数百万个参数，将耗费几周的时间去完全训练。因此我们采用迁移学习的方法，在已经训练好的模型（基于ImageNet）上调整部分参数（Inception_V3），实现自己数据集的分类。3种方法：方法1：无到有（从头开始训练）：自己准备好的数据，拿一个别的模型（inception模型），利用最最初始的参数重新开始训练一个属于自己数据集的模型【更改整个网络的参数】）方法2：改变
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2024-01-07 21:04:01
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# 使用 TensorFlow 训练自己的模型
在数据科学和机器学习的领域，使用 TensorFlow 训练自己的模型是一个常见的需求。下面将介绍整个流程，包括数据准备、模型搭建、训练与评估等步骤。
## 整体流程
以下是整个训练流程的简单概述：
| 步骤 | 描述 |
| ----- | -------------------
你是否很好奇《名侦探柯南》里的变声器在现实中能否实现？百万调音师能让本来唱歌跑调的人的歌声变得好听，这到底是用了什么神奇的方法？现在介绍的音频中的音效，就是为了实现这些变声、修音等特效而设计的一系列的音频处理算法。为了实现某种特定的效果，音效算法的种类有很多，这里主要介绍三种常见的音效算法：变调、均衡器和混响的设计和使用方法。变调其实在之前介绍弱网对抗部分的时候，在做快慢放操作时就使用到了变速不变
利用TensorFlow Object Detection API的预训练模型训练自己的数据 文章目录利用TensorFlow Object Detection API的预训练模型训练自己的数据1.前言介绍2.前期准备2.1环境搭建2.2数据准备2.3模型准备3.训练过程3.1修改配置文件（config文件）3.2开始训练3.3保存模型3.4Tensorboard实时查看训练效果4.测试结果 1.
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2024-08-24 10:17:08
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win下使用TensorFlow object detection训练自己模型1. 环境2.xml生成csv文件，再生成record文件2.1 对训练文件和测试文件都使用以下两个文件分别生成自己的csv文件2.1 对生成的两个csv文件分别生成自己的record文件3. 修改配置文件4.训练保存模型5.进行模型验证6.使用zed相机实时检测7.Android端使用实时检测7.1 将pb文件转换成
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2024-05-01 21:55:16
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假如想要在ARM板上用tensorflow lite，那么意味着必须要把PC上的模型生成tflite文件，然后在ARM上导入这个tflite文件，通过解析这个文件来进行计算。
根据前面所说，tensorflow的所有计算都会在内部生成一个图，包括变量的初始化，输入定义等，那么即便不是经过训练的神经网络模型，只是简单的三角函数计算，也可以生成一个tflite模型用于在tensorflow lite上
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2024-05-05 22:34:17
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1. 首先了解下tensorflow的一些基础语法知识这里不再详细说明其细节，只举例学习。1.1 tensorflow的tf.transpose()简单使用：tf.reshape(tensor, shape, name=None) 矩阵变形是常用的操作，在Tensorflow中调用方式有多种，例如： 1.tf.reshapetf.reshape(L3, [-1, W4.get_shape().
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2024-02-10 21:14:35
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用自己的数据集训练Tensorflow模型上篇博文我们用tensorflow实现了一些简单的图像处理TensorFlow中的图像处理今天我们进一步来学习tensorflow本文具体数据集与源代码可从我的GitHub地址获取https://github.com/liuzuoping/Deep_Learning_note数据预处理数据的读取数据读取根据tensorflow的官方教...
原创
2021-07-09 11:06:04
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最近在研究tensorflow的迁移学习，网上看了不少文章，奈何不是文章写得不清楚就是代码有细节不对无法运行，下面给出使用迁移学习训练自己的图像分类及预测问题全部操作和代码，希望能帮到刚入门的同学。大家都知道TensorFlow有迁移学习模型，可以将别人训练好的模型用自己的模型上即不修改bottleneck层之前的参数，只需要训练最后一层全连接层就可以了。我们就以最经典的猫狗分类来示范，使用的是G
原创
2021-01-21 21:48:57
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Tensorflow如何直接使用预训练模型(vgg16为例)本文链接：主流的CNN模型基本都会使用VGG16或者ResNet等网络作为预训练模型，正好有个朋友和我说发给他一个VGG16的预训练模型和代码，我就整理了一下。在这里也分享一下，方便大家直接使用。系统环境Tensorflow-gpu 1.12.0Python 3.5.2资料来源官方slim说明https://github.com/tens
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2024-03-20 20:39:37
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