最近工作里需要用到tensorflow的pretrained-model去做retrain. 记录一下. 为什么可以用pretrained-model去做retrain 这个就要引出CNN的本质了.CNN的本质就是求出合适的卷积核,提取出合理的底层特征.进而为不同的特征赋以权重.从而表达图像. 通俗点讲,比如有一张猫的图片,你怎么判断是猫不是狗?你可能会看到图里有猫的头,猫的爪子,猫的尾巴. 头/爪子/尾巴 就是CNN中比较靠前的层所提取出来的特征,我们称之为高级特征,这时候的特征我们人类还是能…

查询的model里面 一般都要有一个要返回的model做属性…

  1)flask-migrate的官网:https://flask-migrate.readthedocs.io/en/latest/  2)获取帮助,在pycharm的控制台中输入 flask db  --help,或者flask db migrate  --help,这样就可以了解各个命令的信息了 3)一般用法,     >flask db init     >flask db migrate     >flask db upgrade     后续对脚本有任何的修改,只要重复执行…

上文提到了pytorch里的world language model,那么怎么能不说tensorflow的实现呢,还是以tensorflow ptb的代码为例说说. 地址: https://github.com/tensorflow/models/tree/master/tutorials/rnn/ptb 大概处理流程是,一大段文章,然后转成ids,然后根据batchsize切割成.batchsize * M num_steps是一个sequence的长度 epoch_size 就是进行多少轮训…

站在巨人的肩膀上!使用VGG预先训练好的weight来,进行自己的分类. 下一阶段是在这上面进行自己的修改,完成自己想要的功能. Github源码 Github上有我全部的工程代码. 环境配置 Python3.5 Keras2.0 TensorFlow 我这里是在Windows10, LINUX一样配置对应的package就好了,记得路径改了就ok 关于各种错误: 去github glist中有我的回答,几乎包括了所有可能发生的错误(我几乎碰到了所有可能的错误,囧). 直接搜错误log 或 搜我…

一.采用git bash来安装,确认已经安装了git 二.手动找到TensorFlow的模块文件夹地址,若不知道,输入以下两行代码: import tensorflow as tf tf.__path__ 输出的地址为TensorFlow模块所在地址 三.在此地址右键:git bash here 四.在git bash中输入以下命令: git clone --recurse-submodules https://github.com/tensorflow/models 五.安装编译完毕会发现tf…

开源实现 https://github.com/shihenw/convolutional-pose-machines-release(caffe版本) https://github.com/psycharo/cpm (tensorflow版本,但是只有用pre-trained model做predict,没有training) 论文原文下载地址:https://www.researchgate.net/publication/301880946_Convolutional_Pose_Machi…

前言 一.专注话题 重点话题 Retrain mobileNet (transfer learning). Train your own Object Detector. 这部分讲理论,下一篇讲实践. 其他资料 Convolutional neural networks on the iPhone with VGGNet 如何使用TensorFlow API构建视频物体识别系统 看上去有实践借鉴价值: http://blog.csdn.net/muwu5635/article/details/7…

开始预测 一.训练结果 From: Testing Custom Object Detector - TensorFlow Object Detection API Tutorial p.6 训练结果 生成frozen的模型 export PYTHONPATH=/home/unsw/Dropbox/Programmer/1-python/Tensorflow/ssd_proj/models/research/slim::pwd:pwd/slim:$PYTHONPATH python object…

Introduction to TensorFlow Lite TensorFlow Lite is TensorFlow’s lightweight solution for mobile and embedded devices. It enables on-device machine learning inference with low latency and a small binary size. TensorFlow Lite also supports hardware acc…