参考:Configuring an object detection pipeline 1.config文件 配置好的config文件存放路径:object_detection/samples/configs 2.PASCAL VOC数据集配置 选取faster_rcnn_resnet101_voc07.config做为该数据集的config文件,并复制到对应目录,下面为该文件的内容,需要修改的部分见备注 # Faster R-CNN with Resnet-101 (v1), configur…

windows中不能直接使用Tensorflow,所以得费点劲.(2016.11.29更新,TensorFlow 0.12 中已加入初步的 Windows 原生支持) 先是直接使用了<Deep Learning>中推荐的已经配置好Tensorflow和所有作业文件的Docker容器(貌似得翻-墙),这个方法其实很方便,用来学习Tensorflow和这个课程已经足够了,但是不够灵活. 最后在虚拟机ubuntu上安装了Tensorflow,安装配置远程jupyter notebook(以前都叫ip…

Ubuntu 14.04 关于 TensorFlow 环境的配置   本教程截图于 TensorFlow 官方文档中文版  https://github.com/jikexueyuanwiki/tensorflow-zh…

Tensorflow开发环境配置及其基本概念 1.1. 安装Tensorflow开发环境 1.1.1. 安装pycharm 1.1.2. 安装pythe3.6 1.1.3. 安装Tensorflow 1.2. Tensorflow基本概念 1.2.1. 声明Tensor 1.2.2. 变量和占位符 1.2.2.1. 变量 1.2.2.2. 占位符 1.2.3. 计算图(The Computational Graph) 1.2.4. 矩阵操作 1.2.5. 声明运算符 1.1. 安装Tensorf…

在linux和windows下anaconda+pycharm+tensorflow+cuda的配置 在linux和windows下anaconda+pycharm+tensorflow+cuda的配置 第一次在csdn上写博客,纯粹是为了想自己以后可以来看看之前踩得坑,也方便以后遇到同样的问题的时候能够有经验解决 Window10 首先是在Linux下,刚开始之所以会遇到这个问题是在跑Github上的一个代码,是需要用到tensorflow框架,之后配好环境后代码是能够跑通的,但是计算速度非常…

Tensorflow models Code:https://github.com/tensorflow/models 编写时间:2017.7 记录在使用Object_Detection 中遇到的问题及解决方案 +++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ Creating accurate machine learning models capable of localizing and…

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…

1 anaconda 64 位,win10 安装 清华大学镜像网络,下载地址:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 选择下载文件: 根据向导安装 安装完成之后打开终端,查看Conda版本,输入 conda –version 查看Python版本,输入:python 使用对应版本的tensorflow, 输入命令:conda create --name tensorflow python=3.6.5 输入y进行安装. 安装成功…

1.Windows下出现找不到object_detection包的问题. 解决方法 在Anaconda3\soft\Lib\site-packages新建一个pth文件,将PedestrianDetection文件夹和slim文件夹路径写入. 2.训练中出现的问题 ① raise ValueError('First step cannot be zero.')ValueError: First step cannot be zero. 删除预训练模型pipeline.Config中的下列代码 s…

注意!注意!!注意!!! (重要的事情说三遍) 安装前检查: 1.Tensorflow不支持Anaconda2,Tensorflow也不支持python2.7和python3.7(满满的辛酸泪!) 2.Tensorflow版本和Keras版本越高越好,避免各种Bug 安装过程出现的Bug: 1.报错提示:"from pip._internal.main import main ModuleNotFoundError: No module named 'pip._internal.main&quo…

我们常常看代码使用ide里面看,而且还可以看到调试信息(虽然tensorflow有专门的调试介绍哈) 但是,常常代码在终端里面执行可以直接执行,但是到pycharm里面就会出现各种问题,常见的就是找不到cuda.so文件等等.这里解决方案是设置下文件的环境变量: 菜单Run->Edit  configurations 中,手动设置Environment variables,添加LD_LIBRARY_PATH的内容,即可解决问题 LD_LIBRARY_PATH = /usr/local/cuda/…

https://blog.csdn.net/qq_36652619/article/details/85006559     (参考) https://blog.csdn.net/zcy0xy/article/details/79614862    (详细) https://blog.csdn.net/sinat_33486980/article/details/81045315 https://blog.csdn.net/ytusdc/article/details/80406641 http…

随着tensorflow的不断更新,直接按照nmt的教程搭建nmt环境会报错的...因此,需要一些不太好的办法来避免更多的问题出现.tensorflow看来在ubuntu和debian中运行是没有问题的.因此,选用ubuntu作为环境系统.由于tf-nightly越来越远了,因此,先使用tf-1.4让程序能够正常运行再考虑其他的问题吧.python选用默认的2.7,安装easy-pip.有了python的支持,我们同样需要使用指定版本的tf,一边支持nmt对应的版本(否则会报错,无法正常使用).…

参考:Running Locally 1.检查数据.config文件是否配置好 可参考之前博客: Tensorflow Object_detection之配置Training Pipeline Tensorflow Object_detection之准备数据生成TFRecord 2.训练模型 PIPELINE_CONFIG_PATH=/data/zxx/models/research/date/VOCdevkit/faster_rcnn_resnet101_voc07.config MODEL_…

深度学习主机环境配置: Ubuntu16.04 + GeForce GTX 1070 + CUDA8.0 + cuDNN5.1 + TensorFlow 最近在公司做深度学习相关的学习和实验,原来一直在自己的电脑上安装虚拟机跑,速度实在太慢,主机本身性能太弱,独显都没有,物理安装Ubuntu也没多大意义,所以考虑用公司性能最强悍的游戏主机(i7 6700+GTX 1070) 做实验,这台主机平时是用来跑HTC VIVE的,现在归我用了o(*≧▽≦)ツ. 原本以为整个一套安装下来会很顺利,一路火花…

随着图像识别和深度学习领域的迅猛发展,GPU时代即将来临.由于GPU处理深度学习算法的高效性,使得配置一台搭载有GPU的服务器变得尤为必要. 本文主要介绍在Ubuntu 16.04环境下如何配置TensorFlow(GPU support)框架,实验所用的显卡为GeForce GTX 1080ti(OC),显存11G,频率1569-1708MHz,CUDA核心3584个,Compute Capability为6.1.下面详细介绍安装配置的详细步骤. 关于本人实验室所用硬件的配置清单,请访问. 1…

基本参数:(如何基本参数和我的电脑不一致,有可能会出意外的错误) 操作系统:Windows 10,64位 Anaconda版本:Python 3.6版本.关于Anaconda的介绍.安装及使用教程可查看:点击 本文写作时间:2019年3月26日 全程手打,不可避免的可能出现某些错误,如果您发现请及时指正. 一.首先是安装CPU版本Tensorflow 1.打开Anaconda Prompt,输入清华仓库镜像: conda config --add channels https://mirrors…

前几天刚下一个deepin系统,是基于linux 内核的,界面的设计有些mac的feel 感觉还是挺不错的,之后就赶紧配置了一下tensorflow ,尽管之前配置过,但是这次还是遇到点儿问题,所以说记录一下全过程. 1.想要配置tensorflow 就要先配置一下python的环境,选择的是anaconda 来进行管理python环境的 首先打开anaconda 的官网,之后在官网上下载linux 的Python3版本的anaconda ,下载下来是一个.sh的文件,下面是一张图片 2.打开终…

在settings.py里面配置pipeline,这里的配置的pipeline会作用于所有的spider,我们可以为每一个spider配置不同的pipeline, 设置 Spider 的 custom_settings对象属性 class UserInfoSpider(CrawlSpider): # 自定义配置 custom_settings = { 'ITEM_PIPELINES': { 'tutorial.pipelines.TestPipeline.TestPipeline': 1, }…

1. TensorFlow TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统,表达了高层次的机器学习计算,大幅简化了第一代系统,并且具备更好的灵活性和可延展性. TensorFlow一大亮点是支持异构设备分布式计算,它能够在各个平台上自动运行模型,从电话.单个CPU / GPU到成百上千GPU卡组成的分布式系统. TensorFlow支持CNN.RNN和LSTM算法,这都是目前在Image,Speech和NLP最流行的深度神经网络模型. 2015年11月5日,G…

转载自:https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU4MjQ0MTU4Ng==&mid=2247492144&idx=1&sn=a1cc13a6423fe50173856bfc898e8d77&chksm=fdbaed2dcacd643b0d3e5a8ff66053f3872077faf1c2a0624b9ea5db0eca82a6ff75034080fe&cur_album_id=1837018771652149250&scen…

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…

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…

1.资料: https://github.com/protocolbuffers/protobuf/releases https://pythonprogramming.net/introduction-use-tensorflow-object-detection-api-tutorial/ 2.教程中的命令:“"C:/Program Files/protoc/bin/protoc" object_detection/protos/*.proto --python_out=.”,做到…

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…

This blog is to explain how to install Tensorflow object detection API in Anaconda in Windows 10 as well as how to train train a convolution neural network to do object detection on your own data set. Steps: 1. Installation and Configuration Install…

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…

近几年,信息时代的快速发展产生了海量数据,诞生了无数前沿的大数据技术与应用.在当今大数据时代的产业界,商业决策日益基于数据的分析作出.当数据膨胀到一定规模时,基于机器学习对海量复杂数据的分析更能产生较好的价值,而深度学习在大数据场景下更能揭示数据内部的逻辑关系.本文就以大数据作为场景,通过自底向上的教程详述在大数据架构体系中如何应用深度学习这一技术.大数据架构中采用的是hadoop系统以及Kerberos安全认证,深度学习采用的是分布式的Tensorflow架构,hadoop解决了大数据的存储问…

前言 一.专注话题 重点话题 Retrain mobileNet (transfer learning). Train your own Object Detector. 这部分讲理论,下一篇讲实践. 其他资料 Convolutional neural networks on the iPhone with VGGNet 如何使用TensorFlow API构建视频物体识别系统 看上去有实践借鉴价值: http://blog.csdn.net/muwu5635/article/details/7…

任何深度学习框架,为了获得成功,必须提供一系列最先进的模型,以及在流行和广泛接受的数据集上训练的权重,即与训练模型. TensorFlow现在已经提出了一个更好的框架,称为TensorFlow Hub,它非常易于使用且组织良好.使用TensorFlow Hub,您可以通过几行代码导入大型和流行的模型,自信地执行广泛使用的传输学习活动.TensorFlow Hub非常灵活,可以托管您的模型以供其他用户使用.TensorFlow Hub中的这些模型称为模块.在本文中,让我们看看如何使用TensorF…