先上代码: from __future__ import absolute_import from __future__ import division from __future__ import print_function # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Tue Nov 14 20:34:00 2017 @author: HJL """ # Copyright 2015 The TensorFl…

我们经常遇到训练时间很长,使用起来就是Weight和Bias.那么如何将训练和测试分开操作呢? TF给出了模型的加载与保存操作,看了网上都是很简单的使用了一下,这里给出一个神经网络的小程序去测试. 本博文使用了Titanic的数据进行操作: Train.Py import numpy as np import pandas as pd import tensorflow as tf from sklearn.model_selection import train_test_split ####…

一般来说PyTorch有两种保存和读取模型参数的方法.但这篇文章我记录了一种最佳实践,可以在加载模型时避免掉一些问题. 第一种方案是保存整个模型: 1 torch.save(model_object, 'model.pth') 第二种方法是保存模型网络参数: 1 torch.save(model_object.state_dict(), 'params.pth') 加载的时候分别这样加载: 1 model = torch.load('model.pth') 以及: 1 model_object.…

1.如果有checkpoint文件的话,加载模型很简单: 第一步:都是加载图: with tf.Session() as sess: saver=tf.train.import_meta_graph('./insightface_iter_best_71000.ckpt.meta') saver.restore(sess,tf.train.latest_checkpoint('./')) 2.没有该文件,只有一个模型的时候: with tf.Session() as sess: saver=tf…

在Tensorflow中,所有操作对象都包装到相应的Session中的,所以想要使用不同的模型就需要将这些模型加载到不同的Session中并在使用的时候申明是哪个Session,从而避免由于Session和想使用的模型不匹配导致的错误.而使用多个graph,就需要为每个graph使用不同的Session,但是每个graph也可以在多个Session中使用,这个时候就需要在每个Session使用的时候明确申明使用的graph. g1 = tf.Graph() # 加载到Session 1的grap…

Knockout允许您实现复杂的客户端交互性,但几乎所有Web应用程序还需要与服务器交换数据,或至少将本地存储的数据序列化. 最方便的交换或存储数据的方式是JSON格式 - 大多数Ajax应用程序今天使用的格式. 加载或保存数据 Knockout不强制您使用任何一种特殊技术来加载或保存数据. 您可以使用任何适合您所选择的服务器端技术的机制. 最常用的机制是jQuery的Ajax方法,例如getJSON,post和ajax. 您可以从服务器获取数据: $.getJSON("/some/url&qu…

前言 一个模型通常是由三个部分组成:网格.纹理.材质.在一开始的时候,我们是通过Geometry类来生成简单几何体的网格.但现在我们需要寻找合适的方式去表述一个复杂的网格,而且包含网格的文件类型多种多样,对应的描述方式也存在着差异.这一章我们主要研究obj格式文件的读取. 因为精力问题无法对obj做完整支持,如果需要读取obj格式的模型文件,推荐各位使用ASSIMP库 纹理映射回顾 DirectX11 With Windows SDK完整目录 Github项目源码 欢迎加入QQ群: 727623…

在我们前面绘制一个屋,我们可以看到,需要每个立方体一个一个的自己来推并且还要处理位置信息.代码量大并且要时间.现在我们通过加载模型文件的方法来生成模型文件,比较流行的3D模型文件有OBJ,FBX,dae等,其中OBJ模式只包含静态的模型,相对FBX这种来说,比较简单,刚好给我们用来学习之用. 对比我们之前用代码来一个一个建模型,用模型文件OBJ的不同就是在OBJ里包含了我们需要的顶点,法线,以及纹理坐标以及顶点组成面索引.去掉了我们用代码建模最要时的过程.用模型文件我们要做的仅仅是读出里面的信息…

笔者提交到gitHub上的问题描述地址是:https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/20140 三种持久化模型加载方式的一个小结论 加载持久化模型的三种方式: 第一,saver.restore:属于当前代码计算图已经定义,我需要将持久化模型中变量的值加载到当前代码计算图中的变量中去.所以,两者只能是持久化模型中的变量是当前代码计算图中变量集合的一个子集,必须是一种严格包含的关系.(当然,可以在初始化Saver的时候指定加载哪些变量) 第二,i…

前言 在上篇文章中,介绍了基本图形的绘制.这篇博客中将介绍模型的加载.绘制以及鼠标交互的实现. 模型加载 模型存储 要实现模型的读取.绘制,我们首先需要知道模型是如何存储在文件中的. 通常模型是由网格组成的,且一般为三角网格.原因为: 其它多边形网格可以容易地剖分为三角形 三点共面:保证平面性 可以容易地定义内外方向,进行插值等操作 可采用地数据结构包括: 面列表 存储面中顶点的三元组(v1, v2, v3) 优点:方便而紧凑,可表达非流行网格 缺点:不能有效地支持点.面之间的邻接关系查询 邻接…

Qt可以跟VTK和PCL等其他库联合使用,十分强大,下面的代码展示了如何使用Qt联合PCL库来加载和保存PCL/PLY格式的点云: 通过按钮加载点云: void QMainWindow::on_pb_load_clicked() { QString filename = QFileDialog::getOpenFileName (this, tr ("Open point cloud"), "", tr ("Point cloud data (*.pcd…

前言 Knockout可以实现很复杂的客户端交互,但是几乎所有的web应用程序都要和服务器端交换数据(至少为了本地存储需要序列化数据),交换数据最方便的就是使用JSON格式 – 大多数的Ajax应用程序也是使用这种格式. 加载或保存数据 Knockout不限制你用任何技术加载和保存数据.你可以使用任何技术和服务器来交互.用的最多的是使用jQuery的Ajax帮助,例如:getJSON,post和ajax.你可以通过这些方法从服务器端获取数据: $.getJSON("/some/url"…

原文:Knockout应用开发指南 第六章:加载或保存JSON数据 加载或保存JSON数据 Knockout可以实现很复杂的客户端交互,但是几乎所有的web应用程序都要和服务器端交换数据(至少为了本地存储需要序列化数据),交换数据最方便的就是使用JSON格式 – 大多数的Ajax应用程序也是使用这种格式. 加载或保存数据 Knockout不限制你用任何技术加载和保存数据.你可以使用任何技术和服务器来交互.用的最多的是使用jQuery的Ajax帮助,例如:getJSON,post和ajax.你可以…

前言 Knockout可以实现很复杂的客户端交互,但是几乎所有的web应用程序都要和服务器端交换数据(至少为了本地存储需要序列化数据),交换数据最方便的就是使用JSON格式 – 大多数的Ajax应用程序也是使用这种格式. 加载或保存数据 Knockout不限制你用任何技术加载和保存数据.你可以使用任何技术和服务器来交互.用的最多的是使用jQuery的Ajax帮助,例如:getJSON,post和ajax.你可以通过这些方法从服务器端获取数据: $.getJSON("/some/url"…

参考: TensorFlow 自定义模型导出:将 .ckpt 格式转化为 .pb 格式 TensorFlow 模型保存与恢复 snpe tensorflow 模型前向传播 保存ckpt  tensorbard查看 ckpt转pb  pb 转snpe dlc 实例 log文件 输入节点 图像高度 图像宽度 图像通道数 input0 6,6,3 输出节点 --out_node add snpe-tensorflow-to-dlc --graph ./simple_snpe_log/model200.…

加载或保存JSON数据 Knockout可以实现很复杂的客户端交互,但是几乎所有的web应用程序都要和服务器端交换数据(至少为了本地存储需要序列化数据),交换数据最方便的就是使用JSON格式 – 大多数的Ajax应用程序也是使用这种格式. 加载或保存数据 Knockout不限制你用任何技术加载和保存数据.你可以使用任何技术和服务器来交互.用的最多的是使用jQuery的Ajax帮助,例如:getJSON,post和ajax.你可以通过这些方法从服务器端获取数据: $.getJSON("/some/…

http://www.55188.com/viewthread.php?tid=2846679 Advanced GET 9.1 修正汉化版(免注册.页面加载.保存都正常) 网上流传的很多GET9.1破解版本,因为破解不完整需要点击菜单“显示全部工具栏”才能使用,页面加载和 保存也存在问题,使用起来非常不顺手.这个版本没有前面所说的问题,感兴趣的可以下载试试. 这是个RAR格式的压缩包,解压后直接运行里面的“AdvancedGETEOD.exe”就可以用了 下载地址:  http://www.y…

整体思路: fbx格式→dae格式→gltf格式→cesium加载gltf格式模型 具体方法: 1. fbx格式→dae格式 工具:3dsMax, 3dsMax插件:OpenCOLLADA, 下载地址:https://github.com/KhronosGroup/OpenCOLLADA/releases 方法:将下载好的COLLADAMaxNew.dle文件复制粘贴到3dsMax的安装目录的plugins文件夹中:打开3dsMax:选择导出,将fbx模型导出为OpenCOLLADA(*.dae…

上传到Wish3D的模型加载不出来,作品显示页面漆黑一片,是什么原因? 很有可能是操作过程中的小失误,不妨从以下几点检查.还是不行的请加QQ群(Wish3D交流群3):635725654,@Wish3D技术支持解决您的问题. 01   压缩格式是否为zip Wish3D目前支持的模型数据格式有 .osgb..3ds..fbx和.obj数据,无论是倾斜摄影数据还是传统三维数据,上传网站时都需要压缩成zip文件后上传,很多用户一不注意就压缩成了rar文件,导致模型无法正常显示. .osgb数据压缩过…

本篇讲解怎么加载和保存参数,以及参数起始序号的确定. 参数的加载加载参数的指令是Ldarg.Ldarg_S.Ldarg_0.Ldarg_1.Ldarg_2.Ldarg_3.Ldarg_0是加载第0个参数,例子 ilGenerator.Emit(OpCodes.Ldarg_0);Ldarg_1是加载第1个参数,例子 ilGenerator.Emit(OpCodes.Ldarg_1);Ldarg_2是加载第2个参数,例子 ilGenerator.Emit(OpCodes.Ldarg_2);Ldarg…

OpenCV中的图像加载与保存 头文件是包含的库,在GitHub上下载的 imread("图片路径",图片加载方式) 图片加载方式: IMREAD_GRAYSCALE 灰度图像 IMREAD_COLOR 默认的BGR彩色图像加载 图像显示与保存: imshow函数--图像显示,不支持透明通道 imwrite函数--图像保存,支持各种格式 namedWindow("要显示图片的标题名",Mat对象); imwrite("要保存的路径",Mat对象)…

伴随无人机性能的提升,单个项目涉及到的倾斜摄影数据范围不断扩大,模型的数据量越来越大,在同配置机器上的显示速度也相应的越来越慢,那么如何在不升级配置的情况下提升模型的加载速度呢? 01 百GB倾斜摄影模型合并根节点前后加载效果对比 话不多说,先上对比图:▲未合并根节点的大数据Acute3DViewer的加载效果(105.6GB数据,加载时间56.4秒) ▲合并根节点的大数据Acute3DViewer的加载效果(105.6GB数据,加载时间小于1秒) 02加载速度差异那么大的原因? 软件对于模型的…

目录: (一)图像加载与保存 (二)图像显示窗口创建与销毁 (三)图片的常用属性的获取 (四)生成指定大小的矩形区域(ROI) (五)图片颜色通道的分离与合并 (六)两张图片相加,改变对比度和亮度 (一)图像加载与保存 1 cv2.imread(filename, flags) :读取加载图片 2 3 cv2.imshow(winname, mat) : 显示图片 4 5 cv2.waitKey() : 等待图片的关闭,可设置参数,为多少毫秒后自动关闭,0时等待用户输入自动关闭. 6 7 cv2…

首先需要搞定tensorflow c++库,搜了一遍没有找到现成的包,于是下载tensorflow的源码开始编译: tensorflow的contrib中有一个makefile项目,极大的简化的接下来的工作: 按照tensorflow makefile的说明文档,开始做c++库的编译: 1. 下载依赖 在tensorflow的项目顶层运行: tensorflow/contrib/makefile/download_dependencies.sh 东西会下载到tensorflow/contrib/…

数据集 DNN 依赖于大量的数据.可以收集或生成数据,也可以使用可用的标准数据集.TensorFlow 支持三种主要的读取数据的方法,可以在不同的数据集中使用:本教程中用来训练建立模型的一些数据集介绍如下: MNIST:这是最大的手写数字(0-9)数据库.它由 60000 个示例的训练集和 10000 个示例的测试集组成.该数据集存放在 Yann LeCun 的主页(http://yann.lecun.com/exdb/mnist/)中.这个数据集已经包含在tensorflow.examples…

前面我们分析了静态模型OBJ格式,桢动画模型MD2,这篇主要分析骨骼动画MD5的一些概念并且实现. 混合桢动画有计算简单,容易实现等优点,但是在需要比较细致的效果时,则需要更多的关键桢,每桢都添加相同的顶点,如果模型再细分一些,则比较恐怖了.在这基础上,则发展出了骨骼动画模型,原理说起来很简单,比如我们人类,做的各种动作具体都是由几个关节点来控制,比如你抬腿,你只把你大腿的骨骼调动起来,而大腿的肌肉跟着骨骼向上.由些我们只需要保存每桢的骨骼变动,然后再上面蒙上表皮.因此大量简单了顶点存储,并且,…

在看Cg教程中,看到关键桢插值来表示一个动画的物体,例如一个动物拥有站着,奔跑,下跪等动画序列,美工将这些特定的姿态称为一个关键桢.为什么要用关键桢这种来表示了,这个比较容易理解,我们知道我们看的一些卡通动画,都不是每桢来画的,都是准备一些关键的过渡动画,然后,美工人员在根据每二幅之间来补充一些中间的动画,以增加精细的效果. MD2模型文件就是存储一些关键桢的动画模型,格式还是很简单的,对比OBJ模型来说,更容易读取,分为几个主要部分,一部分是头文件,里面对相应的数据描述在那,如多个面,多少桢,…

前面我们分析了静态模型OBJ格式,桢动画模型MD2,这篇主要分析骨骼动画MD5的一些概念并且实现. 混合桢动画有计算简单,容易实现等优点,但是在需要比较细致的效果时,则需要更多的关键桢,每桢都添加相同的顶点,如果模型再细分一些,则比较恐怖了.在这基础上,则发展出了骨骼动画模型,原理说起来很简单,比如我们人类,做的各种动作具体都是由几个关节点来控制,比如你抬腿,你只把你大腿的骨骼调动起来,而大腿的肌肉跟着骨骼向上.由些我们只需要保存每桢的骨骼变动,然后再上面蒙上表皮.因此大量简单了顶点存储,并且,…

本篇涉及的内容主要有小型常用的经典数据集的加载步骤,tensorflow提供了如下接口:keras.datasets.tf.data.Dataset.from_tensor_slices(shuffle.map.batch.repeat),涉及的数据集如下:boston housing.mnist/fashion mnist.cifar10/100.imdb 1.keras.datasets 通过该接口可以直接下载指定数据集.boston housing提供了和房价有关的一些因子(面积.居民来源…

1.点击进入NewForm.aspx页面,编辑页面,插入Script Editor WebPart,如下图: 2.插入后如下图,拖动AutoRecord WebPart到脚本编辑器上面,防止因为加载顺序的问题无法找到页面上的DOM: 3.在脚本编辑器中添加脚本的外部引用,和需要执行的方法,如下图: 4.去引用的外部脚本中,编写我们的脚本,如下图: 原理就是用脚本在现有的Save按钮前添加一个新的Save按钮,同时隐藏掉默认的,新按钮的功能就是将要保存的字段值写到Cookie里面,并执行旧按钮的保…