hdf5是不是模型文件

2024-08-31

【Python系列】HDF5文件介绍

一个HDF5文件是一种存放两类对象的容器:dataset和group. Dataset是类似于数组的数据集,而group是类似文件夹一样的容器,存放dataset和其他group.在使用h5py的时候需要牢记一句话:groups类比词典,dataset类比Numpy中的数组. HDF5的dataset虽然与Numpy的数组在接口上很相近,但是支持更多对外透明的存储特征,如数据压缩,误差检测,分块传输. 深度学习中也常用HDF5存储模型文件或数据集 import h5py #导入工具包 im

TF的模型文件

TF的模型文件标签(空格分隔): TensorFlow Saver tensorflow模型保存函数为: tf.train.Saver() 当然,除了上面最简单的保存方式,也可以指定保存的步数,多长时间保存一次,磁盘上最多保有几个模型(将前面的删除以保持固定个数),如下: 创建saver时指定参数: saver = tf.train.Saver(savable_variables, max_to_keep=n, keep_checkpoint_every_n_hours=m) 其中: sava

Away3D 学习笔记(一): 加载3DS格式的模型文件

加载外部的3DS文件分为两种: 1: 模型与贴图独立于程序的,也就是从外部的文件夹中读取 private function load3DSFile():Loader3D { loader = new Loader3D(); loader.addEventListener(LoaderEvent.RESOURCE_COMPLETE,onLoadComplete); loader.addEventListener(AssetEvent.ASSET_COMPLETE,onAssetComplete);

tensorflow c++ API加载.pb模型文件并预测图片

tensorflow python创建模型,训练模型,得到.pb模型文件后,用c++ api进行预测 #include <iostream> #include <map> #include "tensorflow/cc/ops/const_op.h" #include "tensorflow/cc/ops/image_ops.h" #include "tensorflow/cc/ops/standard_ops.h" #

TensorFlow 模型文件

在这篇 TensorFlow 教程中,我们将学习如下内容: TensorFlow 模型文件是怎么样的? 如何保存一个 TensorFlow 模型? 如何恢复一个 TensorFlow 模型? 如何使用一个训练好的模型进行修改和微调? 1. TensorFlow 模型文件在你训练完一个神经网络之后,你可能需要将这个模型保存下来,在后续实验中使用或者进行生产部署.那么,TensorFlow 模型文件长什么样呢?TensorFlow 模型主要包含我们已经训练好的网络设计(计算图)和网络参数.因此,T

转 Django根据现有数据库,自动生成models模型文件

Django引入外部数据库还是比较方便的,步骤如下 : 创建一个项目,修改seting文件,在setting里面设置你要连接的数据库类型和连接名称,地址之类,和创建新项目的时候一致运行下面代码可以自动生成models模型文件 Python manage.py inspectdb 这样就可以在控制台的命令行中看到数据库的模型文件了把模型文件导入到app中创建一个app django-admin.py startapp app python manage.py inspectdb > app/

h5模型文件转换成pb模型文件

本文主要记录Keras训练得到的.h5模型文件转换成TensorFlow的.pb文件 #*-coding:utf-8-* """ 将keras的.h5的模型文件,转换成TensorFlow的pb文件 """ # ========================================================== from keras.models import load_model import tensorflow as t

python学习-- Django根据现有数据库,自动生成models模型文件

Django引入外部数据库还是比较方便的,步骤如下 : 创建一个项目,修改seting文件,在setting里面设置你要连接的数据库类型和连接名称,地址之类,和创建新项目的时候一致运行下面代码可以自动生成models模型文件 Python manage.py inspectdb 这样就可以在控制台的命令行中看到数据库的模型文件了 # 在models.py中自动生成把模型文件导入到app中创建一个app django-admin.py startapp app #如果已经存在app

在proe模型文件里面存储用户数据

存储外部数据 author:visualsan 2014.2 上海 1.简介利用外部数据存储外部接口,可以在模型文件里面尺寸用户自定义数据.在模型保存时数据自动存储,在模型载入时数据自动载入.外部数据的管理完全依赖于TK函数,CROE默认情况下忽略外部数据的存在. 外部数据是由class和slot来管理的,一般情况下一个模型只需要一个class,而且每个模型的class名称必须唯一.每个class里面有一系列的slot列表,每个列表由名称或者id来表示,里面有一个数据结构用来存储数据,其类型为

查看tensorflow pb模型文件的节点信息

查看tensorflow pb模型文件的节点信息: import tensorflow as tf with tf.Session() as sess: with open('./quantized_model.pb', 'rb') as f: graph_def = tf.GraphDef() graph_def.ParseFromString(f.read()) print graph_def 效果: # ... node { name: "FullyConnected/BiasAdd&qu

xBIM 实战02 在浏览器中加载IFC模型文件并设置特效

系列目录 [已更新最新开发文章,点击查看详细] 在模型浏览器中加载模型后,可以对模型做一些特殊操作.下图是常用的设置. 都是通过 xbim-viewer.js 中的 API 来设置以达到一定的效果.代码如下: <!DOCTYPE html> <html> <head> <title>xViewer</title> <meta http-equiv="content-type" content="text

xBIM 实战01 在浏览器中加载IFC模型文件

系列目录 [已更新最新开发文章,点击查看详细] 一.创建Web项目打开VS,新建Web项目,选择 .NET Framework 4.5 选择一个空的项目新建完成后,项目结构如下: 二.添加webServer访问文件类型由于WexXplorer 加载的是 .wexBIM格式的文件或者文件流,所以需要在Web.config文件中添加如下配置 <system.webServer> <security> <requestFiltering> <reques

WPF 3D动态加载模型文件

原文:WPF 3D动态加载模型文件这篇文章需要读者对WPF 3D有一个基本了解,至少看过官方的MSDN例子. 一般来说关于WPF使用3D的例子,都是下面的流程: 1.美工用3DMAX做好模型,生成一个obj文件 2.程序然后打开Blender,将obj拖动到Blender中,生成xaml代码但是这样做会有至少两个问题: 1. 维护麻烦,因为一旦模型修改,你需要重复上面的步骤,至少要修改xaml的代码. 2. 只能使用原生的ModelVisual3D,这会导致模型扩展的困难,具体见这篇文章.

利用tensorboard可视化checkpoint模型文件参数分布

写在前面: 上周微调一个文本检测模型seglink,将特征提取层进行冻结,只训练分类回归层,然而查看tensorboard发现里面有histogram显示模型各个参数分布,看了目前这个训练模型参数分布压根就看不懂,很想知道我的预训练模型的参数分布是怎么个情况,训练了一天了,模型的参数分布较预训练的模型参数有啥变化没有,怎么办呢? 利用tf.summary将模型参数分布在tensorboard可视化: 导入需要的库设置模型文件夹路径 import TensorFlow as tf from t

模型文件（checkpoint）对模型参数的储存与恢复

1. 模型参数的保存: import tensorflow as tfw=tf.Variable(0.0,name='graph_w')ww=tf.Variable(tf.random_normal(shape=(2,3),stddev=0.5),name='graph_ww')# double=tf.multiply(2.0,w)saver=tf.train.Saver({'weights_w':w,'weights_ww':ww}) # 此处模型文件关键字可以自己命名,如weights_w

WebGL学习笔记（十二）：加载模型文件

目前为止,我们用到的模型顶点uv信息等,都是直接定义在代码中的,实际使用中,这些数据应该是由3D编辑器编辑好后按照一定的格式存储在文件中的,我们需要从文件中提取出对应的数据之后,组合成我们可以使用的信息来使用. OBJ格式 3D模型文件格式有许多种,我们这里只看 OBJ 格式的模型文件,这是一种纯文本格式的模型文件,格式相对来说也较为简单,适合新手: 除了 OBJ 格式外,还有一个 MTL 的格式,其中几何信息由.obj文件提供,材质信息由.mtl文件定义: 格式点击查看:https://www

tensorflow lite 之生成 tflite 模型文件

下载最新的的tensorflow源码. 1.配置 tflite 文件转换所需环境安装 bazel 编译工具 https://docs.bazel.build/versions/master/install.html bazel build 出现问题: 图片来自https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/29053 解决方法: 在WORKSPACE中加入: 图片来自https://github.com/bazelbuild/rules_dock

Directx11教程(67) 显示模型文件

原文:Directx11教程(67) 显示模型文件在前面的教程中,我们都是通过在ModelClass中直接产生顶点和索引数据,简单的三角形,立方体等等还好说,毕竟比较简单,如何显示复杂的三维物体呢?特别是利用已有的3D文件,比如obj, 3ds, md2, x等格式的文件,这时,就要利用这些3D格式的解析器,本教程中,我们利用Open Asset Import Library库,来显示各种格式的3D文件(动画文件,暂时不考虑,只考虑静态的3D文件). Open Asse

[CG从零开始] 3. 安装 pyassimp 库加载模型文件

assimp 是一个开源的模型加载库,支持非常多的格式,还有许多语言的 binding,这里我们选用 assimp 的 python 的 binding 来加载模型文件.不过社区主要是在维护 assimp 的 C++ 代码,对于这些 binding 可能更新的不够及时,比如 python 版本的就存在一些问题. assimp 的源码 1. 安装 pyassimp 官方的编译的指南,有些坑还是需要踩一下. pyassimp 只是 assimp 的一个 wrapper,所以计算上还必须有 assim

DPM（voc-release5） Matlab模型文件 Mat转XML

(转载请注明作者和出处楼燚(yì)航的blog :http://www.cnblogs.com/louyihang loves baiyan/ 未经允许请勿用于商业用途) 由于目前DPM模型训练的代码没有C++版本,至少我没看见opencv ccv conrib等一些库中都没有看到相关训练的部分倒都是有detector的部分),大部分人都是基于Matlab来做训练的,放到wnidows下用一些别的DPM的库或者自己C++实现,那么这些模型的文件类型大多都是XML的,网上现成的都比较混乱,看到o

Unity3D读取模型文件自动生成AnimatorController简单实例

前几天接到一个任务,做一个导入.控制模型动画的工具类,没有太具体的要求,于是就自行思考实际需求,最终根据宣雨松老师的一篇博客,自己规范了一下写了一个工具类.相关工具代码及测试用例已上传至Github. https://github.com/hcy12321/UnityAnimatorControllerMaker 该demo需在导入Unity后执行菜单Tools/CreateAnimator项后再执行. 1.需求及规范需求是指实际使用时需要实现的地方,规范是最终使用这套工具需要遵守的规则. 1

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