XML文件关于这个文件格式，其实我接触并不多。 具体介绍见XML文件结构和基本语法 类似的有YAML。为什么要写XML文件最近头疼依然是在做数据集标记，因为原始LableImage工具生成的是XML文件，因为装不上这个工具，所以用Matlab标记了，需要将数据写进XML，和那个工具生成一样的格式。 从同事那里拿来工具生成的标准XML文件，开始有点懵。 标准文件是这个样子：椭圆画出部分是当前图片的基
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2024-03-19 17:26:31
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1、安装anaconda32、安装Python虚拟环境tensorflow21新建带有tensorflow的python环境，避免与原有python环境混乱。1)Python创建虚拟环境conda create -n tensorflow21 python=3.7.02)查看当前存在哪些虚拟环境conda env list
conda info -e3)激活虚拟环境activate tensor
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2024-01-28 05:33:06
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在深度网络中，卷积计算应用非常广泛。在图像处理中，卷积计算也就是图像像素矩阵与卷积核之间的点对点相乘在累加的运算，但是在不同的深度学习框架或者平台中，卷积实现的方式有一定的差异，所以我参考一些博客并根据个人的理解整理了Caffe，Tensorflow及Matlab中的卷积实现。首先，三者对于图像卷积的基本原理是相同的，不同的只是在矩阵变换的实现上，先回顾下卷积前后图像矩阵大小的变化。以二维图像矩阵
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2024-09-03 17:57:42
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基于KDDCUP99数据集，使用Tensorflow构建MLP，进行入侵检测分类。1、tensorflow系统 是用数据流图(data flow graphs)技术来进行数值计算的。 在Tensorflow中，用计算图来构建网络，用会话来具体执行网络。深入理解了这两点，我想，对于Tensorflow的设计思路，以及运行机制，也就略知一二了。 图（tf.Graph）：计算图，主要用于
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2024-04-16 18:09:12
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搜集了一些资料；最近由于要将训练好的模型移植到硬件上，因此需要将TensorFlow转为caffe模型。caffe模型需要两个文件，一个是定义网络结构的prototxt，一个是存储了参数的caffemodel文件。只要生成这两个文件，caffe模型就算转好了。在模型转换的过程中，我主要参考了https://github.com/lFatality/tensorflow2caffe。首先根据已有的t
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2024-05-27 12:29:33
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文章目录一、状态1.状态的层次结构2.状态的横向结构3.状态标签1）状态名2）状态动作4.迁移二、数据与事件 一、状态1.状态的层次结构分为父状态和子状态每一个状态都有父状态，最外围的状态其父状态是它本身外部的state叫父状态，内部的状态叫子状态2.状态的横向结构状态图的顶层或某一父状态下，通常并存多个状态，他们之间的关系分为互斥和并行互斥状态 互斥状态的矩形框边缘显示为实线，同一级的互斥状态
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2024-10-01 11:53:22
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# PyTorch 转 TensorFlow：从一个框架到另一个框架的迁移指南
在深度学习的世界中，PyTorch 和 TensorFlow 都是非常流行的框架。虽然两者都有各自的优势，但有时需要在它们之间进行转换。在这篇文章中，我们将探讨如何将 PyTorch 模型迁移到 TensorFlow，并附带相应的代码示例。
## 为什么要转换？
转换模型的原因可能包括但不限于：
1. **部署需
原创
2024-10-18 10:36:46
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‘在讲述在TensorFlow上的数据读取方式之前，有必要了解一下TensorFlow的系统架构，如下图所示：TensorFlow的系统架构分为两个部分：前端系统：提供编程模型，负责构造计算图；后端系统：提供运行时环境，负责执行计算图。在处理数据的过程当中，由于现在的硬件性能的极大提升，数值计算过程可以通过加强硬件的方式来改善，因此数据读取（即IO)往往会成为系统运行性能的瓶颈。在TensorFl
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2024-06-17 04:22:49
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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
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2024-08-21 09:43:39
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本文介绍博主自己编写的将Simulink模型生成代码的脚本。 文章目录1 问题引入2 示例代码3 生成代码脚本说明3.1 step1 生成代码准备3.2 step2 生成代码过程3.3 step3 生成代码后处理4 脚本的改进 1 问题引入做MBD的博友都会经常将模型生成代码，然后拿去集成、编译。博主在工作中就面临大量的代码生成的工作。这样的工作毫无技术含量，一般是把模型打开，然后Ctrl+B生成
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2023-12-31 21:46:04
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在Matlab中使用tensorflow （1） - 知乎在Matlab中使用tensorflow （2） - 知乎
原创
2022-06-10 01:45:59
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目录一、函数文件的基本结构二、函数的调用1.函数调用的格式2.函数的递归调用将特定的算法写成函数的形式，可以提高程序的可重复性和程序设计的效率。并且函数文件定义了输出参数和输入参数的对应关系，方便外部调用。事实上，MATLAB提供的标准函数都是由函数文件定义的。一、函数文件的基本结构 函数文件由function语句引导，其基本结构如下：function 输出参数表=函数名(输入参数表)函
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2023-08-28 15:33:10
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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
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2024-04-11 14:48:07
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TensorFlow的Javascript版TensorFlow一直努力扩展自己的基础平台环境，除了熟悉的Python，当前的TensorFlow还实现了支持Javascript/C++/Java/Go/Swift(预发布版)共6种语言。
越来越多的普通程序员，可以容易的在自己工作的环境加入机器学习特征，让产品更智能。在Javascript语言方面，TensorFlow又分为两个版本。一个是使用n
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2024-06-18 21:02:32
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import tensorflow as tf
import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'#把报错的这个警告等级降低
#图：默认已经注册，一组表示tf.Operation（节点）计算单元的对象和tf.Tensor(张量)操作之间的数据单元的对象，所以一张图包含两个：
#一个是OP一个是Tensor
#获取一个图的方法有：tf.get_def
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2024-07-28 14:15:22
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checkpoint文件结构 saved_model文件结构 import tensorflow as tf def convert_model(): trained_checkpoint_prefix = '/home/tiwang/code/jupyter-notebook/DIEN/dien/
原创
2023-04-01 03:26:42
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# TensorFlow代码转换为PyTorch的指南
在深度学习的领域中，TensorFlow和PyTorch是两个最常用的深度学习框架。尽管两者都能够实现相似的功能，但由于其设计理念、API和语法的不同，许多人在两个框架之间转换时可能会感到困惑。本文将介绍如何将TensorFlow代码转换为PyTorch，提供示例代码，并帮助读者更好地理解两者的异同。
## 1. TensorFlow与P
在这篇博文中，我将与大家分享如何将PyTorch代码转为TensorFlow，整个过程包括协议背景、抓包方法、报文结构、交互过程、异常检测以及逆向案例。这样的实践不仅能够帮助理解深度学习框架之间的转换，还能够提升编程能力及敏锐度。
对于深度学习框架的了解，我始终认为，首先需要理解它们之间的基本协议背景。在此，我结合了OS模型和协议发展的时间轴，展示了不同深度学习框架的演变。这有助于我们从横向和纵
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
# TensorFlow权重转PyTorch的方法
在深度学习领域，TensorFlow和PyTorch是两个广泛使用的深度学习框架。虽然它们各有优劣，但有时我们需要将TensorFlow训练好的模型权重转为PyTorch，以便在新的框架中进行测试或部署。本文将介绍一种简单的方式将TensorFlow模型的权重转换为PyTorch格式，并提供相应的代码示例。
## 1. 准备工作
在开始权重
