我们用keras训练模型后,通常保存的模型格式类型为hdf5格式,也就是.h5文件. 但如果我们想要移植到移动端,特别是基于tensorflow支持的移动端,那就需要转换成tflite格式. 如何转换呢?在tensorflow1.9及以上版本,支持通过命令行方式方便进行转换: tflite_convert --output_file=/home/yourname/Documents/tensorflow/images/500pics2/model/my_model.tflite --keras_

前言 TensorFlow Lite 提供了转换 TensorFlow 模型,并在移动端(mobile).嵌入式(embeded)和物联网(IoT)设备上运行 TensorFlow 模型所需的所有工具.之前想部署tensorflow模型,需要转换成tflite模型. 实现过程 1.不同模型的调用函数接口稍微有些不同 # Converting a SavedModel to a TensorFlow Lite model. converter = lite.TFLiteConverter.from

Facebook事实上已开始在平台中支持360度全景视频的流播,但公司对此并不满足.其工程师更是基于锥体几何学设计出了一套全新的视频编码,号称最高能将全景视频的文件大小减少80%.(VR最新突破:全景视频压缩率达80%,即将普及爆发) 1.Facebook开源了其将2:1球模型视频转换成立方体模型的代码 https://github.com/facebook/transform README: # Transform Transform video in equirectangular proj

在python2.7环境下 文件下载位置:https://data.vision.ee.ethz.ch/cvl/rrothe/imdb-wiki/ 1.可视化模型文件prototxt 1)在线可视化 网址为:https://ethereon.github.io/netscope/#/editor 将prototxt文件的内容复制到左边,然后按shift-enter键即可: 2)本地可视化 先安装: (deeplearning2) userdeMacBook-Pro:~ user$ brew in

环境 tensorflow = 1.12.0 bazel = 0.18.1 ubuntu = 16.04 python = 3.6.2 安装 bazel (0.18.1) 如果tensorflow是1.12.0,那么必须安装指定版本0.18.1的bazel,不然会出现很多的错误无法解决. wget https://github.com/bazelbuild/bazel/releases/download/0.18.1/bazel-0.18.1-installer-linux-x86_64.sh

参考链接:https://github.com/bermanmaxim/jaccardSegment/blob/master/ckpt_to_dd.py import tensorflow as tf import deepdish as dd import argparse import os import numpy as np def tr(v): # tensorflow weights to pytorch weights if v.ndim == 4: return np.ascon

深度学习要想落地实践,一个少不了的路径即是朝着智能终端.嵌入式设备等方向发展.但终端设备没有GPU服务器那样的强大性能,那如何使得终端设备应用上深度学习呢? 所幸谷歌已经推出了TFMobile,去年又更进一步,推出了TFLite,其应用思路为在GPU服务器上利用迁移学习训练自己的模型,然后将定制化模型移植到TFLite上, 终端设备仅利用模型做前向推理,预测结果.本文基于以下三篇文章而成: 理论篇:https://www.tensorflow.org/hub/tutorials/image_re

仅做记录,后面慢慢整理 训练函数: from skimage import io, transform # skimage模块下的io transform(图像的形变与缩放)模块 import glob # glob 文件通配符模块 import os # os 处理文件和目录的模块 import tensorflow as tf import numpy as np # 多维数据处理模块 import time # 数据集地址 path = 'E:/tensor_data/powerpoint

在ROS机器人的应用开发中,调用摄像头进行机器视觉处理是比较常见的方法,现在把利用opencv和python语言实现摄像头调用并转换成HSV模型的方法分享出来,希望能对学习ROS机器人的新手们一点帮助.至于为什么转换成HSV模型,因为在机器视觉方面用HSV模型进行图像处理是比较方便的,实现的方法和效果相对于其他模型都较为突出. 接下来是完整步骤: 1.打开一个终端,用vim编辑器新建并打开一个后缀为.py的文件 $ vim a.py 2.在打开的文件里按“a”进入编辑模式,然后输入以下代码 im

此基础知识仅为个人学习记录,如有错误或遗漏之处,还请各位同行给个提示. 概述 TFLite主要含有如下内容: (1)TFLite提供一系列针对移动平台的核心算子,包括量化和浮点运算.另外,TFLite也支持在模型中使用自定义算子. (2)TFLite基于FlatBuffers定义了一种新的模型文件格式.FlatBuffers类似于protocol buffers, FlatBuffers在访问数据之前不需要进行解析/解包步骤,通常与每个对象的内存分配相结合.而且,FlatBuffers的代码占用

由题目就可以看出,本节内容分为三部分,第一部分就是如何将训练好的模型持久化,并学习模型持久化的原理,第二部分就是如何将CKPT转化为pb文件,第三部分就是如何使用pb模型进行预测. 一,模型持久化 为了让训练得到的模型保存下来方便下次直接调用,我们需要将训练得到的神经网络模型持久化.下面学习通过TensorFlow程序来持久化一个训练好的模型,并从持久化之后的模型文件中还原被保存的模型,然后学习TensorFlow持久化的工作原理和持久化之后文件中的数据格式. 1,持久化代码实现 TensorF

前文:三分钟快速上手TensorFlow 2.0 (中)——常用模块和模型的部署 TensorFlow 模型导出 使用 SavedModel 完整导出模型 不仅包含参数的权值,还包含计算的流程(即计算图) tf.saved_model.save(model, "保存的目标文件夹名称") 将模型导出为 SavedModel model = tf.saved_model.load("保存的目标文件夹名称") 载入 SavedModel 文件 因为 SavedModel

引自:http://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/72857454 中文文档:http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/ 官方文档:https://keras.io/ 文档主要是以keras2.0. . Keras系列: 1.keras系列︱Sequential与Model模型.keras基本结构功能(一) 2.keras系列︱Application中五款已训练模型.VGG16框架(Sequent

用mmdnn实现模型转换 参考链接:https://www.twblogs.net/a/5ca4cadbbd9eee5b1a0713af 安装mmdnn pip install mmdnn 准备好mxnet模型的.json文件和.params文件, 以InsightFace mxnet r50为例        https://github.com/deepinsight/insightface 用mmdnn运行命令行 python -m mmdnn.conversion._script.con

keras介绍与基本的模型保存 思维导图 1.keras网络结构 2.keras网络配置 3.keras预处理功能 模型的节点信息提取 config = model.get_config() 把model中的信息,solver.prototext和train.prototext信息提取出来 model = Model.from_config(config) 用信息建立新的模型对象 model = Sequential.from_config(config) 用信息建立新的Sequential模型

1,概述 模型量化应该是现在最容易实现的模型压缩技术,而且也基本上是在移动端部署的模型的毕竟之路.模型量化基本可以分为两种:post training quantizated和quantization aware training.在pyrotch和tensroflow中都提供了相应的实现接口. 对于量化用现在常见的min-max方式可以用公式概括为: $r = S (q - Z)$ 上面式子中q为量化后的值,r为原始浮点值,S为浮点类型的缩放系数,Z为和q相同类型的表示r中0点的值.根据: $

网上有很多关于tensorflow lite在安卓端部署的教程,但是大多只讲如何把训练好的模型部署到安卓端,不讲如何训练,而实际上在部署的时候,需要知道训练模型时预处理的细节,这就导致了自己训练的模型在部署到安卓端的时候出现各种问题.因此,本文会记录从PC端训练.导出到安卓端部署的各种细节.欢迎大家讨论.指教. PC端系统:Ubuntu14 tensorflow版本:tensroflow1.14 安卓版本:9.0 PC端训练过程 数据集:自定义生成 训练框架:tensorflow slim  关

MapReduce应用场景 前一阵子参加炼数成金的MapReduce培训,培训中的作业例子比较有代表性,用于解释问题再好不过了.有一本国外的有关MR的教材,比较实用,点此下载. MR能解决什么问题?一般来说,用的最多的应该是日志分析,海量数据排序处理.最近一段时间公司用MR来解决大量日志的离线并行分析问题. MapReduce机制 对于不熟悉MR工作原理的同学,推荐大家先去看一篇博文:http://blog.csdn.net/athenaer/article/details/8203990 常用

1     问题描述 LDA由Blei, David M..Ng, Andrew Y..Jordan于2003年提出,是一种主题模型,它可以将文档集中每篇文档的主题以概率分布的形式给出,从而通过分析一些文档抽取出它们的主题(分布)出来后,便可以根据主题(分布)进行主题聚类或文本分类.此外,一篇文档可以包含多个主题,文档中每一个词都由其中的一个主题生成. 人类是怎么生成文档的呢?LDA的这三位作者在原始论文中给了一个简单的例子.比如假设事先给定了这几个主题:Arts.Budgets.Childre

在写api的时候,数据一般是以json格式进行传输的,没有对象可以直接使用.这个时候,对数据的序列化转换就很重要,Eloquent提供了很方便的方法和约定,不仅可以转换,还可以控制里面的键值. 基本用法 将模型转化为数组 $user = App\User::with('roles')->first(); return $user->toArray(); 把一个模型转化成数组: $users = App\User::all(); return $users->toArray(); 把col