写在篇前 本篇介绍如何使用Tensorflow Serving组件导出训练好的Tensorflow模型，并使用标准tensorflow model server来部署深度学习模型预测服务。tensorflow model server主要负责管理新的导出模型并运行gRPC服务以方便终端用户调用。下面的代码都可以在我的实战项目github CaptchaIdentifier或者jefferyUst
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2024-05-14 18:58:43
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TensorFlow对Android、iOS、树莓派都提供移动端支持。移动端应用原理。移动端、嵌入式设备应用深度学习方式，一模型运行在云端服务器，向服务器发送请求，接收服务器响应；二在本地运行模型，PC训练模型，放到移动端预测。向服务端请求数据可行性差，移动端资源稀缺。本地运行实时性更好。加速计算，内存空间和速度优化。精简模型，节省内存空间，加快计算速度。加快框架执行速度，优化模型复杂度和每步计算
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2024-05-27 21:44:28
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这里写自定义目录标题1前言2 fixture作用域3 具体使用3.1function级别3.1.1代码实现3.1.2返回结果3.2 clsss级别3.2.1代码实现3.2.2返回结果3.3 moudle级别3.3.1 代码实现3.3.2 返回结果3.4 session级别3.4.1 代码实现3.4.2 返回结果4 调用方法5 源码解析 1前言unittest中执行用例前后有setup,teard
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2024-10-18 13:29:27
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1. 随机梯度下降法SGD：tf.train.GradientDescentOptimizer 收敛速度不如其他优化算法2. Adadelta：tf.train.AdadeltaOptimizer 使用Adadelta我们甚至不需要设置一个默认学习率，在Adadelta不需要使用学习率也可以达 到一个非常好的效果。3. Adagradtf.train.AdagradOptimizer 它是基于SG
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2024-03-03 21:21:46
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1、RMSprop 算法是一种自适应学习率的优化算法，其核心思想是通过统计相似梯度的平均值的方式来自动地调整学习率。一般来讲，我们会在梯度算法中引入一个衰减系数，使每一次衰减都有一定的比例。在TensorFlow 中，一般使用tf.train.RMSPropOptimizer()方法来创建一个优化器。2、Momentum 算法也是神经网络的常用优化算法之一，并且也属于梯度下降的变形算法。Momen
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2024-04-02 20:21:56
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tensorflow一、梯度下降法（steepest descent (gradient descent) 梯度下降法是一个最优化算法，通常也称为最速下降法。最速下降法是求解无约束优化问题最简单和最古老的方法之一，虽然现在已经不具有实用性，但是许多有效算法都是以它为基础进行改进和修正而得到的。最速下降法是用负梯度方向为搜索方向的，最速下降法越接近目标值，步长越小，前进越慢。可以用于求解非线性方程组
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2024-03-20 22:05:29
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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
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2024-05-31 20:10:39
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反向传播算法和梯度下降算法梯度下降算法主要用于优化单个参数的取值，反向传播算法则以一种高效的方式在所有的参数上使用梯度下降算法若用θ表示神经网络的参数，J(θ)表示整个网络的损失函数，那优化过程就是找到一个参数θ使得J(θ)最小。梯度下降法以迭代的方式沿着梯度的反方向(也即是让参数朝着总损失更小的方向)更新参数θ θn+1=θn−α∂J(θn)∂θn其中
α为学习率，定义了每次参数更新的幅度
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2024-08-26 22:20:27
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Debian是最早的Linux发行版之一。它能引起公众注意就因为它让安装与卸载软件非常简单。在其他发行版还陷在依赖性的泥潭里时，Debian用户因为有更好的包管理系统而免受这些困扰。所有基于Debian的发行都使用这个包管理系统。Deb包可以把一个应用的文件包在一起，大体就如同Windows上的安装文件。这里要介绍的就是如何使用安装包处理软件来达到我们的目的。apt － 高级包管理工具用apt-g
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2024-08-21 10:35:48
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1.1 概要TensorFlow既是一个实现机器学习算法的接口，也是执行机器学习算法的框架。除了执行深度学习，还可以实现许多其他算法，比如线性回归、逻辑回归、随机森林等。主要技术特性：编程模型：数据流模型语言：Python、C++、Java部署：一次编写，各处运行计算资源：CPU、GPU、TPU（Tensor Processing Unit，google专门为深度学习计算定制的芯片）实现方式：单机
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2024-07-28 22:47:59
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文章目录1. saved_model 模型保存与载入2. 部署自己的模型2.1 创建自己的模型目录2.2 模型发布2.3 查看模型情况3. 调用API接口进行测试3.1 通过curl命令进行预测3.2 通过 postman 调用接口进行预测4. 部署多个模型5. 部署模型的多个版本5. TensorFlow Serving 热部署5.1 同一个模型新增version5.2 多模型部署，新增模型6
首先鼠标右键点击屏幕左下角Windows的那个标志，找到用管理员运行命令提示符（cmd），进入cmd后直接输入命令：pip install matplotlib。就会自动安装这个库和它所依赖的库。 以上方法可以。Matplotlib 是 Python 的绘图库。 它可与 NumPy 一起使用，提供了一种有效的 MatLab 开源替代方案。 它也可以和图形工具包一起使用通常，通过添加以下语句将包导入
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2024-06-08 23:18:54
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YOLO_tensorflow-master代码下载： https://github.com/gliese581gg/YOLO_tensorflow 1.模型介绍YOLO_tensorflow (Version 0.2, Last updated :2016.02.16)1.Introduction This is tensorflow implementation of the YOLO:R
引入和解析训练数据集下载数据集 使用tf.keras.utils.get_file 函数下载训练数据集文件。该函数会返回下载文件的文件路径：train_dataset_url = "https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/data/iris_training.csv"
train_dataset_fp = tf.keras.u
tensorflow 基础APItensorflow 常量（constant）创建常量矩阵创建常量、常量定义类型、定义一个随机数（标量）定义一个有2个元素的零向量、定义两个2×2的常量矩阵0维张量、字符串张量矩阵操作举例加法、平方、矩阵相乘、转置输出矩阵信息打印矩阵、打印范围行、打印第几行、用numpy输出输出矩阵形状、类型和numpy相互转换字符串张量创建字符串常量、打印字符串常量获得字符串长
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2024-04-09 00:55:49
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在tensorflow中使用batch normalization及其原理1.归一化，标准化，正则化2.batch normalization的原理2.1归一化2.2平移和缩放3.batch normalization代码3.1 tf.nn.moments3.2 tf.train.ExponentialMovingAverage3.3 tf.control_dependencies3.4 tf.
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2024-04-29 09:29:30
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本文讲的是简明 TensorFlow 教程 — 第三部分: 所有的模型， 快速上手世界上最流行的深度学习框架 概述在本文中，我们将讨论 TensorFlow 中当前可用的所有抽象模型，并描述该特定模型的用例以及简单的示例代码。 完整的工作示例源码。一个循环神经网络。 递归神经网络 简称 RNN用例:语言建模，机器翻译，词嵌入，文本处理。自从长短期记忆神经网络（LSTM）和门限循环单元
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2024-05-13 16:34:47
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初学angularjs阶段，刚刚看到菜鸟教程的angularjs依赖注入。现在整理一下： 1.含义：一个或更多的依赖（可以理解为模块关系依赖）或服务（分为内建服务[例如$http,$tiomeout等]和自建服务），被注入（或引用到）一个独立对象中，成为该对象的一部分。很多事情不必亲自去做，社会为他提供了各种服务，例如图书馆，地铁，公交，公园
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2024-06-04 17:13:02
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其中：SGD最慢，Adadelta最快。但是在实际使用中不是根据训练快慢来选择优化器的，是根据最后的准确度来进行选择的。所以，建议：在搭建网络中可以用快的，但是在出论文可以用慢的，最后要都试。9.代码：在这里使用AdamOptimizer优化器：import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input
在这篇博文中，我将向大家详细介绍“spring boot有哪些常用依赖”。随着 Spring Boot 的广泛应用，了解常用的依赖以及它们的配置显得尤为重要。接下来，我们将从环境预检开始，逐步深入涉及部署架构、安装过程、依赖管理、配置调优及版本管理等方面。
## 环境预检
在使用 Spring Boot 之前，我们需要确认其系统要求。以下是基本的系统要求：
| 环境 | 最
