其实常说的fine tune就是冻结网络前面的层,然后训练最后一层.那么在tensorflow里如何实现finetune功能呢?或者说是如何实现冻结部分层,只训练某几个层呢?可以通过只选择优化特定层的参数来实现该功能. 示例代码如下: #定义优化算子 optimizer = tf.train.AdamOptimizer(1e-3) #选择待优化的参数 output_vars = tf.get_collection(tf.GraphKyes.TRAINABLE_VARIABLES, scope='

最近由于项目需要,要对tensorflow构造的模型中部分变量冻结,然后继续训练,因此研究了一下tf中冻结变量的方法,目前找到三种,各有优缺点,记录如下: 1.名词解释 冻结变量,指的是在训练模型时,对某些可训练变量不更新,即仅参与前向loss计算,不参与后向传播,一般用于模型的finetuning等场景.例如:我们在其他数据上训练了一个resnet152模型,然后希望在目前数据上做finetuning,一般来讲,网络的前几层卷积是用来提取底层图像特征的,因此可以对前3个卷积层进行冻结,不改变其

承接移动端目标识别(2) 使用TensorFlow Lite在移动设备上运行         在本节中,我们将向您展示如何使用TensorFlow Lite获得更小的模型,并允许您利用针对移动设备优化的操作. TensorFlow Lite是TensorFlow针对移动和嵌入式设备的轻量级解决方案.它支持端上的机器学习推理,具有低延迟和小二进制模型大小. TensorFlow Lite使用了许多技术,例如允许更小和更快(定点数学)模型的量化内核. 对于本节,您需要从源代码构建TensorFlow

ML.NET 版本 API 类型 状态 应用程序类型 数据类型 场景 机器学习任务 算法 Microsoft.ML 1.5.0 动态API 最新 控制台应用程序和Web应用程序 图片文件 图像分类 基于迁移学习的TensorFlow模型再训练进行图像分类 DNN架构:ResNet.InceptionV3.MobileNet等 问题 图像分类是深度学习学科中的一个常见问题.此示例演示如何通过基于迁移学习方法训练模型来创建您自己的自定义图像分类器,该方法基本上是重新训练预先训练的模型(如Incept

TensorRT 3:更快的TensorFlow推理和Volta支持 TensorRT 3: Faster TensorFlow Inference and Volta Support 英伟达TensorRT 是一个高性能的深度学习推理优化器和运行时,为深度学习应用程序提供低延迟.高吞吐量的推理.NVIDIA去年发布了TensorRT,其目标是加速产品部署的深度学习推理. Figure 1. TensorRT optimizes trained neural network models to

NVIDIA DeepStream 5.0构建智能视频分析应用程序 无论是要平衡产品分配和优化流量的仓库,工厂流水线检查还是医院管理,要确保员工和护理人员在照顾病人的同时使用个人保护设备(PPE),就可以实现高级智能视频分析(IVA)有用. 在基础层,全球在城市,体育馆,工厂和医院中部署了数十亿个摄像头和IoT传感器,每天生成数PB的数据.随着数据的爆炸式增长,必须使用AI来简化和执行有效的IVA. 许多公司和开发人员都在努力构建可管理的IVA管道,因为这些工作需要AI专业知识,高效的硬件,可靠

# enhance_raw.py # transform from single frame into multi-frame enhanced single raw from __future__ import division import os, time, scipy.io import tensorflow as tf import numpy as np import rawpy import glob from model_sid_latest import network_enh

迁移学习基本概念 迁移学习是这两年比较火的一个话题,主要原因是在当前的机器学习中,样本数据的获取是成本最高的一块.而迁移学习可以有效的把原有的学习经验(对于模型就是模型本身及其训练好的权重值)带入到新的领域,从而不需要过多的样本数据,也能达到大批量数据所达成的效果,进一步节省了学习的计算量和时间. MobileNet V2是由谷歌在2018年初发布的一个视觉模型,在Keras中已经内置的并使用ImageNet完成了训练,可以直接拿来就用,这个我们在本系列第五篇中已经提过了.MobileNet V

转载:https://cloud.tencent.com/developer/article/1009979 tensorflow模型的格式通常支持多种,主要有CheckPoint(*.ckpt).GraphDef(*.pb).SavedModel. 1. CheckPoint(*.ckpt) 在训练 TensorFlow 模型时,每迭代若干轮需要保存一次权值到磁盘,称为“checkpoint”,如下图所示: 这种格式文件是由 tf.train.Saver() 对象调用 saver.save()

使用tensorflow训练模型,ckpt作为tensorflow训练生成的模型,可以在tensorflow内部使用.但是如果想要永久保存,最好将其导出成pb的形式. tensorflow已经准备好ckpt转pb的脚本,直接使用tensorflow脚本就可以很方便地将文件类型转换掉. 在github下载tensorflow代码,https://github.com/tensorflow/models/tree/master,其中research/object_detection文件夹里,提供了名

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

1. 概述 原文地址: TensorFlow and deep learning,without a PhD Learn TensorFlow and deep learning, without a Ph.D. B站视频地址: https://www.bilibili.com/video/av8284296 https://www.bilibili.com/video/av16339227 在这个codelab中,您将学习如何创建和训练识别手写数字的神经网络.一路上,随着你增强神经网络的准确率

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

本文转载自:https://blog.csdn.net/xummgg/article/details/69214366 前言 上月导师在组会上交我们用tensorflow写深度学习和卷积神经网络,并把其PPT的参考学习资料给了我们, 这是codelabs上的教程:<TensorFlow and deep learning,without a PhD> 当然登入需要FQ,我也顺带巩固下,做个翻译,不好之处请包含指正. 当然需要安装python,教程推荐使用python3.如果是Mac,可以参考博

前言 上月导师在组会上交我们用tensorflow写深度学习和卷积神经网络.并把其PPT的參考学习资料给了我们, 这是codelabs上的教程:<TensorFlow and deep learning,without a PhD> 当然登入须要FQ,我也顺带巩固下,做个翻译.不好之处请包括指正. 当然须要安装python,教程推荐使用python3.假设是Mac,能够參考博主的另外两片博文,Mac下升级python2.7到python3.6, Mac安装tensorflow1.0 好多专业词

教程 | 没有博士学位,照样玩转TensorFlow深度学习 机器之心2017-01-24 12:32:22 程序设计 谷歌 操作系统 阅读(362)评论(0) 选自Codelabs 机器之心编译 参与:侯韵楚.王宇欣.赵华龙.邵明.吴攀 本文内容由机器之心编译自谷歌开发者博客的 Codelabs 项目.据介绍,Google Developers Codelabs 提供了有引导的.教程式的和上手式的编程体验.大多数 Codelabs 项目都能帮助你了解开发一个小应用或为一个已有的应用加入新功能的

本文介绍如何在C++环境中部署Keras或TensorFlow模型. 一.对于Keras, 第一步,使用Keras搭建.训练.保存模型. model.save('./your_keras_model.h5') 第二步,冻结Keras模型. from keras.models import load_modelimport tensorflow as tffrom tensorflow.python.framework import graph_iofrom keras import backen

1.Tensorflow的模型到底是什么样的? Tensorflow模型主要包含网络的设计(图)和训练好的各参数的值等.所以,Tensorflow模型有两个主要的文件: a) Meta graph: 这是一个协议缓冲区(protocol buffer),它完整地保存了Tensorflow图:即所有的变量.操作.集合等.此文件以 .meta 为拓展名. b) Checkpoint 文件: 这是一个二进制文件,包含weights.biases.gradients 和其他所有变量的值.此文件以 .ck

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