在 faster  rcnn的tensorflow 实现中看到这个函数 rois,rpn_scores=tf.py_func(proposal_layer,[rpn_cls_prob,rpn_bbox_pred,self._im_info,self.mode,self._feat_stride,self._anchors,self._num_anchors],[tf.float32,tf.float32],name="proposal") tensorflow 官网上的解释 py_fu…

Tensorflow之调试(Debug)及打印变量 tensorflow调试tfdbg 几种常用方法: 1.通过Session.run()获取变量的值 2.利用Tensorboard查看一些可视化统计 3.使用tf.Print()和tf.Assert()打印变量 4.使用Python的debug工具: ipdb, pudb 5.利用tf.py_func()向图中插入自定义的打印代码, tdb 6.使用官方debug工具: tfdbg : https://tensorflow.google.cn/…

1. slim.arg_scope(函数, 传参) # 对于同类的函数操作,都传入相同的参数 from tensorflow.contrib import slim as slim import tensorflow as tf @slim.add_arg_scope # 进行修饰操作 def fun1(a=0, b=0): return a + b with slim.arg_scope([fun1], a=2): x = fun1(b=2) print(x)# 4 2. tf.name_sc…

以往的TensorFLow模型数据的导入方法可以分为两个主要方法,一种是使用feed_dict另外一种是使用TensorFlow中的Queues.前者使用起来比较灵活,可以利用Python处理各种输入数据,劣势也比较明显,就是程序运行效率较低:后面一种方法的效率较高,但是使用起来较为复杂,灵活性较差. Dataset作为新的API,比以上两种方法的速度都快,并且使用难度要远远低于使用Queues.tf.data中包含了两个用于TensorFLow程序的接口:Dataset和Iterator. D…

Tensorflow之调试(Debug)及打印变量   参考资料:https://wookayin.github.io/tensorflow-talk-debugging 几种常用方法: 1.通过Session.run()获取变量的值 2.利用Tensorboard查看一些可视化统计 3.使用tf.Print()和tf.Assert()打印变量 4.使用Python的debug工具: ipdb, pudb 5.利用tf.py_func()向图中插入自定义的打印代码, tdb 6.使用官方debu…

扩充 TensorFlow tf.tile 对数据进行扩充操作 import tensorflow as tf temp = tf.tile([1,2,3],[2]) temp2 = tf.tile([[1,2],[3,4],[5,6]],[2,3]) with tf.Session() as sess: print(sess.run(temp)) print(sess.run(temp2)) [1 2 3 1 2 3] [[1 2 1 2 1 2] [3 4 3 4 3 4] [5 6 5 6…

最近在使用目标识别api,但是报错了: File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/python/ops/script_ops.py", line 158, in __call__ ret = func(*args) File "/home/lyz/code/share_pro/models/research/object_detection/utils/visualization_utils.py"…

os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]=2 # 设置使用的GPU tfconfig=tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True) # 如果分类的GPU没有,允许tf自动分配设备 tfconfig=tf.gpu_options.allow_growth=True # Gpu 按需增加 sess=tf.Session(config=tfconfig) 定义resnet 类 class resnetv1(Network):#…

上次拜读了CTPN论文,趁热打铁,今天就从网上找到CTPN 的tensorflow代码实现一下,这里放出大佬的github项目地址:https://github.com/eragonruan/text-detection-ctpn 博客里的代码都是经过实际操作可以运行的,这里只是总结一下代码的实现过程,提高一下自己的代码能力,争取早日会自己写代码 !!!>o<!!! 首先从train_net.py开始开刀吧.... import pprint import sys import os.path…

首先放出大佬的项目地址:https://github.com/yangxue0827/R2CNN_FPN_Tensorflow 那么从输入的数据开始吧,输入的数据要求为tfrecord格式的数据集,好在大佬在项目里已经给出了相应的代码,不过需要的原始数据为VOC格式,这里,我在以前的笔记里保存了普通图片+txt格式的原始数据生成VOC格式的数据集的代码(http://www.cnblogs.com/fourmi/p/8947342.html).上述数据集生成后,就开始设置batch了,设置Bat…