tf.train.Saver提供Save和Restore Tensorflow变量的功能,常用于保存.还原模型训练结果,这在自己的训练和迁移学习中都很有用. 训练.保存脚本: import tensorflow as tf checkpoint_dir = './ckpt/' x_train = [1, 2, 3, 6, 8] y_train = [4.8, 8.5, 10.4, 21.0, 25.3] x = tf.placeholder(tf.float32, name='x') y = t…

1.Tensorflow的简介 就是一个科学计算的库,用于数据流图(张量流,可以理解成一个N维得数组). Tensorflow支持CPU和GPU,内部实现了对于各种目标函数求导的方式. 2.Tensorflow的安装(python3.5以上) # pip install tensorflow==1.4.0   安装cpu版本 # pip install tensorflow-gpu 安装gpu版本 # pip3.6 install tensorflow -i http://mirrors.ali…

平时工作就是做深度学习,但是深度学习没有落地就是比较虚,目前在移动端或嵌入式端应用的比较实际,也了解到目前主要有 caffe2,腾讯ncnn,tensorflow,因为工作用tensorflow比较多,所以也就从tensorflow上下手了. 下面内容主要参考&翻译: https://www.tensorflow.org/mobile/?hl=zh-cn https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detect…

一.TensorFlow Serving简介 TensorFlow Serving是GOOGLE开源的一个服务系统,适用于部署机器学习模型,灵活.性能高.可用于生产环境. TensorFlow Serving可以轻松部署新算法和实验,同时保持相同的服务器架构和API,它具有以下特性: 支持模型版本控制和回滚 支持并发,实现高吞吐量 开箱即用,并且可定制化 支持多模型服务 支持批处理 支持热更新 支持分布式模型 易于使用的inference api 为gRPC expose port 8500,为…

github介绍:https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/contrib/slim 基于slim实现的yolo-v3(测试可用):https://github.com/mystic123/tensorflow-yolo-v3 简介 TF-Slim是一个轻量级tensorflow库. 它可以使复杂模型的定义.训练.评估测试更简单. 它的组件,可以与tensorflow的其他库(如tf.contrib.learn…

如果抛开Keras,TensorLayer,tfLearn,tensroflow 能否写出简介的代码? 可以!slim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” 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 众所周知 tensorflow.contrib这个库,tensorflow官方对它的描述是:此目录中的任何代码未经官方支持,可能会随时更改或删除.每个…

简单demo的代码路径在tensorflow\tensorflow\g3doc\tutorials\word2vec\word2vec_basic.py Sikp gram方式的model思路 http://tensorflow.org/tutorials/word2vec/index.md 另外可以参考cs224d课程的课件.     窗口设置为左右1个词 对应skip gram模型 就是一个单词预测其周围单词(cbow模型是 输入一系列context词,预测一个中心词)     Quick…

简介:Tensorflow是google于2015年11月开源的第二代机器学习框架. Tensorflow名字理解:图形边中流动的数据叫张量(Tensor),因此叫Tensorflow 既 张量流动 的意思. Tensorflow支持的开发语言包括c++ / python / java 等主流语言,支持的平台包括Linux,OSX,windows,移动平台等. Tensorflow基于OP(操作)的特点方便研究人员构造新的东西. Tensorflow的应用实例:腾讯优图实验室通过借助多机多卡的T…

由于很久没有接触过Android开发,而且最早用的是eclipse,所以这个demo在android studio上的搭建过程,真的是踩了不少坑.记录这篇文章,纯粹是给自己一点收获. 环境搭建的过程,还是需要一点Android Studio的使用基础的,包括gradle同步.ndk.sdk之类的,另外由于需要在线下载资源,所以准备一个网络畅通的VPN. 一.基础环境 Windows 10系统.Android studio 3.1.2.tensorflow1.10.0.gradle版本为4.4 s…

可以参考官网:https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/examples/android#android-studio 官网讲的很简单: Android Studio may be used to build the demo in conjunction with Bazel. First, make sure that you can build with Bazel following the above…