笔者将和大家分享一个结合了TensorFlow和最近发布的slim库的小应用,来实现图像分类.图像标注以及图像分割的任务,围绕着slim展开,包括其理论知识和应用场景. 之前自己尝试过许多其它的库,比如Caffe.Matconvnet.Theano和Torch等.它们各有优劣,而我想要一个可靠灵活的.自带预训练模型的python库.最近,新推出了一款名叫slim的库,slim自带了许多预训练的模型,比如ResNet.VGG.Inception-ResNet-v2(ILSVRC的新赢家)等等.这个…

#!/usr/bin/env python # Copyright 2016 Google Inc. All Rights Reserved. # # Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); # you may not use this file except in compliance with the License. # You may obtain a copy of the License…

在介绍这一节之前,需要你对slim模型库有一些基本了解,具体可以参考第二十二节,TensorFlow中的图片分类模型库slim的使用.数据集处理,这一节我们会详细介绍slim模型库下面的一些函数的使用. 一 简介 slim被放在tensorflow.contrib这个库下面,导入的方法如下: import tensorflow.contrib.slim as slim 这样我们就可以使用slim了,既然说到了,先来了解tensorflow.contrib这个库,tensorflow官方对它的描述…

Google在TensorFlow1.0,之后推出了一个叫slim的库,TF-slim是TensorFlow的一个新的轻量级的高级API接口.这个模块是在16年新推出的,其主要目的是来做所谓的“代码瘦身”.它类似我们在TensorFlow模块中所介绍的tf.contrib.lyers模块,将很多常见的TensorFlow函数进行了二次封装,使得代码变得更加简洁,特别适用于构建复杂结构的深度神经网络,它可以用了定义.训练.和评估复杂的模型. 这里我们为什么要过来介绍这一节的内容呢?主要是因为Ten…

TF Lite开发人员指南 目录: 1 选择一个模型 使用一个预训练模型 使用自己的数据集重新训练inception-V3,MovileNet 训练自己的模型 2 转换模型格式 转换tf.GraphDef 完整转换器参考 计算节点兼容性 Graph 可视化工具 3 在移动端app,使用TensorFlow Lite模型推理 android IOS Raspberry PI 使用一个TensorFlow Lite 模型在你的移动端app需要受到需要约束:首先,你必须有训练好的模型(预训练/自己训练…

前面讲了LeNet.AlexNet和Vgg,这周来讲讲GoogLeNet.GoogLeNet是由google的Christian Szegedy等人在2014年的论文<Going Deeper with Convolutions>提出,其最大的亮点是提出一种叫Inception的结构,以此为基础构建GoogLeNet,并在当年的ImageNet分类和检测任务中获得第一,ps:GoogLeNet的取名是为了向YannLeCun的LeNet系列致敬. 关于深度网络的一些思考 在本系列最开始的几篇文…

[写在前面] 用Tensorflow(TF)已实现好的卷积神经网络(CNN)模型来训练自己的数据集,验证目前较成熟模型在不同数据集上的准确度,如Inception_V3, VGG16,Inception_resnet_v2等模型.本文验证Inception_resnet_v2基于菜场实拍数据的准确性,测试数据为芹菜.鸡毛菜.青菜,各类别样本约600张,多个菜场拍摄,不同数据源. 补充:自己当初的计划是用别人预训练好的模型来再训练自己的数据集已使可以完成新的分类任务,但必须要修改代码改网络结构,并…

第四百一十六节,Tensorflow简介与安装 TensorFlow是什么 Tensorflow是一个Google开发的第二代机器学习系统,克服了第一代系统DistBelief仅能开发神经网络算法.难以配置.依赖Google内部硬件等局限性,应用更加广泛,并且提高了灵活性和可移植性,速度和扩展性也有了大幅提高.字面上理解,TensorFlow就是以张量(Tensor)在计算图(Graph)上流动(Flow)的方式的实现和执行机器学习算法的框架.具有以下特点: 灵活性.TensorFlow不是一个…

人工智能范畴及深度学习主流框架,谷歌 TensorFlow,IBM Watson认知计算领域IntelligentBehavior介绍 ====================================== 大家现在对人工智能的期望太高了,2017是人工智能投资资本热的一年,但实际突破还是有限,估计过几年又会死掉一大批人工智能的创业公司,大家变得回归理性,调整到正常的认知水平上. 这种革命性技术不可能有资本追求快速暴利那么快见效的,几年内都很难有重大突破. 2020年再来看估计能有理性后的…

主要是四个文件 mnist_train.py #coding: utf-8 import os import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import mnist_inference BATCH_SIZE = 100 LEARNING_RATE_BASE = 0.8 LEARNING_RATE_DECAY = 0.99 REGULARAZTION_RATE = 0.0001…

这是<使用亚马逊云服务器EC2做深度学习>系列的第三篇文章. (一)申请竞价实例  (二)配置Jupyter Notebook服务器  (三)配置TensorFlow  (四)配置好的系统镜像 TensorFlow是Google发布的深度学习框架,支持Python和C++的接口.TensorFlow既可以用于学术研究,也可以用于生产环境.许多Google的内部服务,就使用了TensorFlow,比如Gmail.语音识别等. 网络上TensorFlow的教程也很丰富,官方文档在第一时间就被翻译成…

TensorFlow 今天发布最新版 1.2.0,公布了14大最新功能.新智元带来最新介绍,包括 API 的重要变化.contrib API的变化和Bug 修复及其他改变.附代码链接. 主要的功能和改进 1. Windows上支持Python3.6. 2. 时空域去卷积(spatio temporal deconvolution.)增加了tf.layers.conv3d_transpose层. 3. 增加了tf.Session.make_callable( ),为多次运行一个相同步骤的运行提供了…

对于 CPU 版本 pip3 install –upgrade tensorflow 对于 GPU 版本: pip3 install –upgrade tensorflow-gpu [TensorFlow | 升级]TensorFlow 1.0 发布 1. 安装 step 1: $ pip install tensorflow # Python 2.7; CPU support (no GPU support) $ pip3 install tensorflow # Python 3.n; CP…

大前端技术系列:TWA技术+TensorFlow.js => 集成原生和AI功能的app ( 本文内容为melodyWxy原作,git地址:https://github.com/melodyWxy/twa-tf.js , 首发于博客园 散场丶丶:https://www.cnblogs.com/sanchang/p/11818604.html ) 什么是TWA 简单来讲,TWA(Trusted Web Activity 可信任的网络应用)即: 基于Chrome Custom Tabs,利用谷歌浏览…

前言 最近在做一款图床服务,关注公号的小伙伴一定记得小柒曾说过,会在周末放出的,不好意思放大家鸽子了.之所以一直没敢放出,是因为鉴黄接口一直没调试好,虽然我对公号的小伙伴百分之百信任,奈何互联网鱼龙混杂,万一上传了什么不雅的图片,然后不巧被某部门发现了,我包括我的服务器域名可就彻底玩完了! 架构 如图,先聊一下图床的架构: Nginx代理那是必备神器了. lua限流是一定的了,虽然前期没啥子流量,后期可能也没有. 限量限制大小也是必须的了,不然带宽受不了. 接入鉴黄,毕竟咱是合法备案网站. 文件…

原文连接:https://blog.csdn.net/MOU_IT/article/details/82717745 1.简介 对于tensorflow.contrib这个库,tensorflow官方对它的描述是:此目录中的任何代码未经官方支持,可能会随时更改或删除.每个目录下都有指定的所有者.它旨在包含额外功能和贡献,最终会合并到核心Tensorflow中,但其接口可能仍然会发生变化,或者需要进行一些测试,看是否可以获得更广泛的接受.所以slim依然不属于原生tensorflow.那么什么是s…

tensorflow 预训练模型列表 https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/slim Pre-trained Models Neural nets work best when they have many parameters, making them powerful function approximators. However, this means they must be trained on very l…

入门框架时的常见问题 学习框架的原因? 方便.易用 学习框架的哪些知识点? 掌握一个项目的基本流程,就知道需要学习哪些知识点了 迅速学习框架的方法 根据项目每块流程的需要针对性的学 可以看官方的入门教程 TensorFlow快速入门思维导图 (图) TensorFlow的高级API TF SLIM:一个可以定义.训练和评估复杂模型的轻量库(用到的时候详细说) TF Learn(tf.contrib.learn):类似于scikit-learn的接口 其他:Keras等 TensorFlow学习要…

谷歌TF2.0凌晨发布!“改变一切,力压PyTorch” https://news.cnblogs.com/n/641707/ 投递人 itwriter 发布于 2019-10-01 12:38 评论(0) 有941人阅读 原文链接 [收藏] « » 问耕 发自 凹非寺 量子位 出品 公众号 QbitAI TensorFlow 2.0 终于来了! 今天凌晨,这个全球用户最多的深度学习框架,正式放出了 2.0 版本. Google 深度学习科学家.Keras 作者 François Chollet…

1 多GPU原理 单GPU时,思路很简单,前向.后向都在一个GPU上进行,模型参数更新时只涉及一个GPU. 多GPU时,有模型并行和数据并行两种情况. 模型并行指模型的不同部分在不同GPU上运行. 数据并行指不同GPU上训练数据不同,但模型是同一个(相当于是同一个模型的副本). TensorFlow支持的是数据并行. 数据并行的原理:CPU负责梯度平均和参数更新,在GPU上训练模型的副本. 多GPU并行计算的过程如下: 1)模型副本定义在GPU上; 2)对于每一个GPU, 都是从CPU获得数据,…

书籍源码:https://github.com/hzy46/Deep-Learning-21-Examples CNN的发展已经很多了,ImageNet引发的一系列方法,LeNet,GoogLeNet,VGGNet,ResNet每个方法都有很多版本的衍生,tensorflow中带有封装好各方法和网络的函数,只要喂食自己的训练集就可以完成自己的模型,感觉超方便!!!激动!!!因为虽然原理流程了解了,但是要写出来真的....好难,臣妾做不到啊~~~~~~~~ START~~~~ 1.数据准备 首先了…

关键词:tensorflow2.LSTM.时间序列.股票预测 Tensorflow 2.0发布已经有一段时间了,各种新API的确简单易用,除了官方文档以外能够找到的学习资料也很多,但是大都没有给出实战的部分找了好多量化分析中的博客和代码,发现在tensorflow方面大家都还是在用1.x的版本,始终没有找到关于2.x的代码,于是自己写了一段,与大家共勉. import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd…

从零开始Windows环境下安装python+tensorflow 2017年07月12日 02:30:47 qq_16257817 阅读数:29173 标签: windowspython机器学习tensorflowAnaconda 更多 个人分类: machine-learning   前言 安装环境 tensorflow Anaconda 安装步骤 1.安装Anaconda 2.安装tensorflow 3.测试是否安装成功 总结 前言 本文介绍在Windows平台下,使用Anoconda简…

图像模型 YOLOv3 , 地址 https://pjreddie.com/darknet/yolo/ vgg , 参考 https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/slim/nets/vgg.py http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/practicals/cnn/index.html 其他模型参考: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2018/07/top…

欢迎大家关注我们的网站和系列教程:http://www.tensorflownews.com/,学习更多的机器学习.深度学习的知识! LeNet 项目简介 1994 年深度学习三巨头之一的 Yan LeCun 提出了 LeNet 神经网络,这是最早的卷积神经网络.1998 年 Yan LeCun 在论文 "Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition" 中将这种卷积神经网络命名为 "LeNet-5".…

完整代码及其数据,请移步小编的GitHub地址 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/DeepLearningNote 这里结合网络的资料和MobileNet论文,捋一遍MobileNet,基本代码和图片都是来自网络,这里表示感谢,参考链接均在后文.下面开始. MobileNet论文写的很好,有想法的可以去看一下,我这里提供翻译地址: 深度学习论文翻译解析(十七):MobileNets: Efficient Convolutional Ne…

现在机器学习逐渐成为行业热门,经过二十几年的发展,机器学习目前也有了十分广泛的应用,如:数据挖掘.计算机视觉.自然语言处理.生物特征识别.搜索引擎.医学诊断.DNA序列测序.语音和手写识别.战略游戏和机器人等方面. 翻译整理了目前GitHub上最受欢迎的28款开源的机器学习项目,以供开发者参考使用. 1. TensorFlow TensorFlow 是谷歌发布的第二代机器学习系统.据谷歌宣称,在部分基准测试中,TensorFlow的处理速度比第一代的DistBelief加快了2倍之多.具体的讲,…

前言 前面两篇主要写了一些机器学习的基础概念,从本篇开始我们来了解下深度学习.深度学习是机器学习的一个子集,是一种特殊的数学模型.同样是从输入到输出,深度学习在这两者之间会有很多层称为"隐层"(Hidden Layers)的层,每一层将会将输入内容进行计算并自我调节,最终得到合理模型,这种数学模型非常像人类目前对大脑工作原理的认知,所以也称之为"人工神经网络". 现在市面上有数十种深度学习框架:Wiki传送门.一个个学过来肯定精力不够,那我们就学综合评分最高的那个:…

ResNet(Residual Neural Network),微软研究院 Kaiming He等4名华人提出.通过Residual Unit训练152层深神经网络,ILSVRC 2015比赛冠军,3.57% top-5错误率,参数量比VGGNet低,效果非常突出.ResNet结构,极快加速超深神经网络训练,模型准确率非常大提升.Inception V4,Inception Module.ResNet结合.ResNet推广性好. 瑞十教授Schmidhuber(LSTM网络发明者,1997年)提…

TensorFlow最初由Google大脑的研究员和工程师开发出来,用于机器学习和神经网络方面的研究,于2015.10宣布开源,在众多深度学习框架中脱颖而出,在Github上获得了最多的Star量.TensorFlow最早由Google Brain研究组发起.TensorFlow在历史上机器学习时间线如下: 官网:http://www.tersorflow.org Github网址:https://github.com/tensorflow/tensorflow 模型仓库网址:https://g…