tensorflow detection model zoo: 在这个链接当中哦有训练好的checkpoint：https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/g3doc/detection_model_zoo.md这里的模型是基于COCO dataset， Kitti dataset， Oepn
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2024-09-19 08:49:23
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使用tensorflow过程中，训练结束后我们需要用到模型文件。有时候，我们可能也需要用到别人训练好的模型，并在这个基础上再次训练。这时候我们需要掌握如何操作这些模型数据。看完本文，相信你一定会有收获！一、Tensorflow模型文件我们在checkpoint_dir目录下保存的文件结构如下：|--checkpoint_dir
| |--checkpoint
| |--MyModel.meta
|
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2024-08-29 19:23:38
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在使用TensorFlow进行网络的搭建时，可以使用下面的语句来获取一些网络的模型 （其中：include_top表示是否包括顶层网络，顶层即处理输出的几个层；weights表示模型加载的权重，可以选择None不加载、imagenet加载网络在ImageNet上训练的权重、或者指定本地权重的路径）base_model = tf.keras.applications.MobileNetV2(inpu
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2024-05-09 13:28:50
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Tensorflow加载预训练ResNet-50一.核心代码二.问题总结1.训练时正确率很快达到90%+，测试结果全部归为一类2.加载预训练模型报missing警告三.网络结构 之所以想搞这个，起因是想实现RCNN。因为电脑配置太差，自己预训练根本跑不起来，百度了解到官方是有提供预训练权重的，开开心心拿来用，特此记录。 Kaggle猫狗大战比赛链接预训练权重下载链接一.核心代码预处理，即预处理特
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2024-02-23 19:42:56
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前段时间研究了tflite和量化相关的操作, 经测试量化尤其在具有专门DSP加速的硬件上(比如MTK8183)有着很好的加速效果,大约3X的提升;
tensorflow提供了tflite转化工具toco,使用命令大致如下:
bazel-bin/tensorflow/contrib/lite/toco/toco --input_file=mob
关于“Java TensorFlow预训练”
在当今机器学习和深度学习的浪潮中，Java TensorFlow的使用越来越广泛。尤其是在需要将深度学习模型集成到Java应用程序中时，预训练模型显得尤为重要。TensorFlow为用户提供了强大的工具来实现这一点，但对于Java开发者来说，如何有效地使用这些工具和模型仍然是一个挑战。接下来的内容将带您深入了解Java TensorFlow预训练的相
目的 想直接在pretrain的模型上进行finetune，使用的框架分别是tensorflow和keras。（1）预训练权重的作用：预测特征提取微调（2）Finetune过程：构建图结构，截取目标张量，添加新层加载目标张量权重训练新层全局微调目标概括如下图所示：一、Keras k
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2024-04-25 18:39:17
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一、tensorflow安装首先系统中已经安装了两个版本的tensorflow，一个是通过keras安装的， 一个是按照官网教程https://www.tensorflow.org/install/install_linux#InstallingNativePip使用Virtualenv 进行安装的，第二个在根目录下，做标记以防忘记。安装教程： 使用 Virtualenv 进行
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2024-05-13 14:32:25
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在我们的实际项目中，一般不会直接从第一层直接开始训练，而是通过在大的数据集上（如ImageNet）训练好的模型，把前面那些层的参数固定，在运用到我们新的问题上，修改最后一到两层，用自己的数据去微调（finetuning）,一般效果也很好。所谓finetuning，就是说我们针对某相似任务已经训练好的模型，比如CaffeNet， VGG-16， ResNet等， 再通过自己的数据集进行权重更新， 如
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2024-02-19 19:24:35
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一、运行样例官网链接：https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/object_detection_tutorial.ipynb 但是一直有问题，没有运行起来，所以先使用一个别人写好的代码上一个在ubuntu下可用的代码链接：https://gitee.com/bubbleit/J
1、前言TensorFlow Object Detection API提供了很多训练好的模型，我们可以直接用这些模型实现物体检测，这些模型数据集分为COCO（90类）、Kitti、Open Images、iNaturalist Species、AVA 。实现步骤参照第三章。当然，我们也可以用他们预训练好模型（包括模型的架构、参数fine-turn）训练自己的数据。比方说我们要检测石头，但是这些数据
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2024-07-25 19:12:10
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深度学习小技巧（二）：如何保存和恢复scikit-learn训练的模型如果深层神经网络模型的复杂度非常高的话，那么训练它可能需要相当长的一段时间，当然这也取决于你拥有的数据量，运行模型的硬件等等。在大多数情况下，你需要通过保存文件来保障你试验的稳定性，防止如果中断（或一个错误），你能够继续从没有错误的地方开始。更重要的是，对于任何深度学习的框架，像TensorFlow，在成功的训练之后，你需要重新
本案例使用预训练的模型对猫狗数据集进行分类任务。使用预训练的模型有两种方式： 一是利用特征提取器。利用预训练模型的前几层对新数据进行特征提取，最后加入分类的层即可完成新模型的创建。 二是Fine Tuning。解冻冻结模型的几个顶层，并同时训练新添加的分类器层和预训练模型的最后一层，使得通过微调基本模型中的高阶特征表示，达到特定分类任务的目的。1. 导入所需的库import t
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2024-04-02 12:51:06
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如果对你有用的话，希望能够点赞支持一下，这样我就能有更多的动力更新更多的学习笔记了。?? 使用ResNet进行CIFAR-10数据集进行测试，这里使用的是将CIFAR-10数据集的分辨率扩大到32X32，因为算力相关的问题所以我选择了
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2024-05-14 14:02:15
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迁移学习在深度学习中是经常被使用的方法，指的是在一个任务中预训练的模型被用于另一个任务的模型训练，以加快模型训练，减少资源消耗。 然而网络搜索相关的话题，基本上只涉及加载预训练模型的特定变量值的方法，即不涉及预训练模型某个变量与当前任务网络对应变量shape改变的处理。 在具体的语音合成多说话人模型迁移学习得到单说话人模型的任务中，就涉及到了迁移变量改变shape的情况，将解决方法如下列出。 文章
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2024-04-07 14:29:50
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在构建智能问答系统时，"java tensorflow预训练问答模型" 的运用日益广泛。本文将深入探讨如何有效将这一模型应用于问答系统的构建，涵盖背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、扩展讨论及未来展望。
## 背景描述
智能问答系统近年来已经成为人工智能领域的热点。随着自然语言处理（NLP）技术的发展，尤其是预训练模型的引入，这一领域正在经历一场革命。以下是最近几年的相关发展历程：
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基于Tensorflow的猫狗识别的研究代码运行环境Windows 11 专业版 22H2 22621.1Anaconda3-2021.05-Windows-x86_64python 3.6.2 tensorflow2.0.0 keras 2.2.5运行环境安装1.Anaconda3-2021.05-Windows-x86_64安装包下载
安装完成后一直next即可。注意：将所有的选项都打上
OpenCV调用TensorFlow预训练模型 强大OpenCV从自OpenCV 3.1版以来，dnn模块一直是opencv_contrib库的一部分，在3.3版中，它被提到了主仓库中。新版OpenCV dnn模块目前支持Caffe、TensorFlow、Torch、PyTorch等深度学习框架。另外，新版本中使用预训练深度学习模型的API同时兼容C++和P
原创
2023-01-01 11:05:50
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基于LSTM的大规模资金流入流出的大数据预测实例 目录：一：数据预处理二：构建神经网络三：训练神经网络（神经网络的保存）四：使用LSTM算法进行预测（神经网络的恢复）前言： 作为一名大二的学生，接触ML&DL的时间也还没超过一年，写下博客只是用于记录自己的学习成
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2024-08-16 08:19:50
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作者：平凡的外卖小哥
全文5747字，预计阅读时间15分钟 1 简介目前针对于图片的目标检测的方法大致分为两类：faster R-CNN/R-FCN一类： 此类方法在进行bbox回归和分类之前，必须通过region proposal network(RPN)得到RoI，因此被称作是two-stage的方法。 YOLO/SSD一类： 此类方法不需要RPN，直
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2024-05-07 09:29:52
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