caffe事儿真多,数据必须得lmdb或者leveldb什么的才行,如果数据是图片的话,那用caffe自带的convert_image.cpp就行,但如果不是图片,就得自己写程序了.我也不是计算机专业的,我哪看得懂源码,遂奋发而百度之,然无甚结果,遂google之,尝闻“内事不决问百度,外事不决问google”,古人诚不我欺.在caffe的google group里我找到了这个网址:http://deepdish.io/2015/04/28/creating-lmdb-in-python/ 代码

本程序 (1)mnist的图片转换成TFrecords格式 (2) 读取TFrecords格式 # coding:utf-8 # 将MNIST输入数据转化为TFRecord的格式 # http://blog.csdn.net/u014182497/article/details/74376224 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import numpy as np

直接采用矩阵方式建立数据集见:https://www.cnblogs.com/WSX1994/p/10128338.html 制作自己的数据集(使用tfrecords) 为什么采用这个格式? TFRecords文件格式在图像识别中有很好的使用,其可以将二进制数据和标签数据(训练的类别标签)数据存储在同一个文件中,它可以在模型进行训练之前通过预处理步骤将图像转换为TFRecords格式,此格式最大的优点实践每幅输入图像和与之关联的标签放在同一个文件中.TFRecords文件是一种二进制文件,其不对

1. 介绍 在过去几年中,神经网络已经有了很壮观的进展,现在他们几乎已经是图像识别和自动翻译领域中最强者[1].为了从海量数据中获得洞察力,需要部署分布式深度学习.现有的DL框架通常需要为深度学习设置单独的集群,迫使我们为机器学习流程创建多个程序(见Figure 1).拥有独立的集群需要我们在它们之间传递大型数据集,从而引起不必要的系统复杂性和端到端的学习延迟. TensorFlow是Google公司刚刚发布不久一款用于数值计算和神经网络的深度学习框架.TensorFlowOnSpark是yah

标准TensorFlow格式 TFRecords 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me TFRecords可以允许你讲任意的数据转换为TensorFlow所支持的格式, 这种方法可以使TensorFlow的数据集更容易与网络应用架构相匹配.这种建议的方法就是使用TFRecords文件,TFRecords文件包含了[tf.train.Example 协议内存块(protocol buffer)](协议内存块包含了字段[Features].你可以写一段代码获取你的数据, 将数据填入

Tensorflow一些常用基本概念与函数(一) 1.tensorflow的基本运作 为了快速的熟悉TensorFlow编程,下面从一段简单的代码开始: import tensorflow as tf #定义‘符号’变量,也称为占位符 a = tf.placeholder("float") b = tf.placeholder("float") y = tf.mul(a, b) #构造一个op节点 sess = tf.Session()#建立会话 #运行会话,输入数

目录 SSD-Tensorflow 工程角度配置 Download from the github 数据集转化tfrecords格式 训练模型(pre-train) 训练方案一 训练方案二 训练方案3 验证 错误 Reference SSD-Tensorflow 工程角度配置 Download from the github sudo apt-get install git git clone https://github.com/balancap/SSD-Tensorflow.git 完成以后

1.tensorflow的基本运作 为了快速的熟悉TensorFlow编程,下面从一段简单的代码开始: import tensorflow as tf #定义‘符号’变量,也称为占位符 a = tf.placeholder("float") b = tf.placeholder("float") y = tf.mul(a, b) #构造一个op节点 sess = tf.Session()#建立会话 #运行会话,输入数据,并计算节点,同时打印结果 print sess

SSD_300_vgg和SSD_512_vgg weights下载链接[需要科学上网~]: Model Training data Testing data mAP FPS SSD-300 VGG-based VOC07+12+COCO trainval VOC07 test 0.817 - SSD-300 VGG-based VOC07+12 trainval VOC07 test 0.778 - SSD-512 VGG-based VOC07+12+COCO trainval VOC07 t

本文首发于微信公众号「对白的算法屋」 大家好,我是对白. 目前,越来越多的互联网公司内部都有自己的一套框架去训练模型,而模型训练时需要的数据则都保存在分布式文件系统(HDFS)上.Hive作为构建在HDFS上的一个数据仓库,它本质上可以看作是一个翻译器,可以将HiveSQL语句翻译成MapReduce程序或Spark程序,因此模型需要的数据例如csv/libsvm文件都会保存成Hive表并存放在HDFS上,那么问题就来了,如何大规模地把HDFS中的数据直接喂到Tensorflow中呢?Tenso

Google Object detection 前言: 本文记录了使用Google发布的Object detection(July 1st, 2019)接口,完成了对标注目标的检测.参考了很多博文,在此记录配置过程,方便之后的再次调用. 首先贴出完整的代码地址:https://github.com/tensorflow/models Tensorflow Object Detection API:https://github.com/tensorflow/models/tree/master/r

协议:CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译 不要担心自己的形象,只关心如何实现目标.--<原则>,生活原则 2.3.c 在线阅读 ApacheCN 面试求职交流群 724187166 ApacheCN 学习资源 目录 TensorFlow 1.x 深度学习秘籍 零.前言 一.TensorFlow 简介 二.回归 三.神经网络:感知器 四.卷积神经网络 五.高级卷积神经网络 六.循环神经网络 七.无监督学习 八.自编码器 九.强化学习 十.移动计算 十一.生成模型和 CapsNet

贡献者:飞龙 版本:v1.0 最近总是有人问我,把 ApacheCN 这些资料看完一遍要用多长时间,如果你一本书一本书看的话,的确要用很长时间.但我觉得这是非常麻烦的,因为每本书的内容大部分是重复的,有些不重复的内容你也不好找.为了方便大家,我就把每本书的章节拆开,再按照知识点合并,手动整理了这个知识树.大家可以按照知识点依次学习,如果理解了一个知识点,就没必要看其余文章,直接跳到下一个就行了. 统计机器学习 基础知识 AILearning 第1章_基础知识 CS229 中文笔记 一.引言 CS

借鉴于langb2014的  http://blog.csdn.net/langb2014/article/details/50458520 与liukailun09的  http://blog.csdn.net/liukailun09/article/details/51119052 1.数据 下载:来自langb2014大神的数据:http://pan.baidu.com/s/1nuqlTnN 数据介绍: 共有500张图片,分为大巴车.恐龙.大象.鲜花和马五个类,每个类100张.编号分别以3

利用TFRecords存储与读取带标签的图片 原创文章,转载请注明出处~ 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me TFRecords其实是一种二进制文件,虽然它不如其他格式好理解,但是它能更好的利用内存,更方便复制和移动,并且不需要单独的标签文件 TFRecords文件包含了tf.train.Example 协议内存块(protocol buffer)(协议内存块包含了字段 Features).我们可以写一段代码获取你的数据, 将数据填入到Example协议内存块(protoco

标准TensorFlow格式 TensorFlow的训练过程其实就是大量的数据在网络中不断流动的过程,而数据的来源在官方文档[^1](API r1.2)中介绍了三种方式,分别是: Feeding.通过Python直接注入数据. Reading from files.从文件读取数据,本文中的TFRecord属于此类方式. Preloaded data.将数据以constant或者variable的方式直接存储在运算图中. 当数据量较大时,官方推荐采用标准TensorFlow格式[^2](Stand

PyTorch使用LMDB数据库加速文件读取 原始文档:https://www.yuque.com/lart/ugkv9f/hbnym1 对于数据库的了解较少,文章中大部分的介绍主要来自于各种博客和LMDB的文档,但是文档中的介绍,默认是已经了解了数据库的许多知识,这导致目前只能囫囵吞枣,待之后仔细了解后再重新补充内容. 背景介绍 文章https://blog.csdn.net/jyl1999xxxx/article/details/53942824中介绍了使用LMDB的原因: Caffe使用L

Windows10制作LMDB详细教程 原创不易,转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/xiaoboge/p/10678658.html 摘要: 当我们在使用Caffe做深度学习项目时,经常需要制作Caffe常用的数据类型lmdb.leveldb以及hdf5等(尽管可以使用原始图片,效率低),而不是我们常见的JPG.PNG.TIF.因此,我们需要对我们采集的数据进行格式转换,即通过输入我们自己的图片目录(包含有训练集和验证集的大量图片)转换成一个lmdb库文件的输出:这

import numpy as np import tensorflow as tf import time import os import cv2 from sklearn.utils import shuffle # 图片存放位置 PATH_DES = [ r'data_tfrecords/integers_tfrecords/', r'data_tfrecords/alphabets_tfrecords/', r'data_tfrecords/Chinese_letters_tfreco

        在前几天的一个项目中,由于数据库字段的命名原因 其中有两项:一项叫做"市场价格"一项叫做"商店价格" 为了便于区分,遂分别将其命名为market_price和shop_price.对应的实体类命名于此相似.可是在后台使用Xstream将数据读出转换为对xml对象时,前台使用Extjs的ajax请求,所有其他的属性在前台都可以被解析,唯独 此二者不可解析,仔细检查了一遍也没有发现是什么原因.后来将生产的xml文件粘贴到NotePad 放大后才发现原有得

怎样使用 async & await 一步步将同步代码转换为异步编程 [博主]反骨仔 [出处]http://www.cnblogs.com/liqingwen/p/6079707.html  序 上次,博主通过<利用 async & await 的异步编程>该篇点睛之作介绍了 async & await 的基本用法及异步的控制流和一些其它的东西. 今天,博主打算从创建一个普通的 WPF 应用程序开始,看看如何将它逐步转换成一个异步的解决方案. 目录 介绍 添加引用 先创