TensorFlow的图像NCHW与NHWC

import tensorflow as tf x = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12] with tf.Session() as sess: a = tf.reshape(x, [2, 2, 3]) a = sess.run(a) print(a) print("----------------------------") b = tf.reshape(a,[3,2,2]) b = sess.run(b) print(b) print(&…

Android Things 专题6 完整的栗子：运用TensorFlow解析图像

文| 谷歌开发技术专家 (GDE) 王玉成 (York Wang) 前面絮叨了这么多.好像还没有一个整体的概念.我们怎样写一个完整的代码呢? 如今深度学习非常火,那我们就在Android Things中,利用摄像头抓拍图片,让 TensorFlow 去识别图像,最后用扬声器告诉我们结果. 是不是非常酷?说主要的功能就说了这么长一串.那垒代码得垒多久啊? 项目结构我们就从 Android Studio 的环始境開始说起吧. 启动 Android Studio 之后.务必把 SDK Tools 的…

tensorflow实现图像的翻转

from:https://blog.csdn.net/uestc_c2_403/article/details/72703097 tensorflow内部含有实现图像翻转的函数为 tf.image.flip_up_down:从上向下翻转 tf.image.flip_left_right:从左到又翻转 tf.image.transpose_image:对角线翻转 tf.image.random_flip_up_down:以一定概率从上向下翻转 tf.image.random_flip_left_r…

python Tensorflow 实现图像的卷积处理

1.convolution.py import numpy as np from sklearn.datasets import load_sample_images import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt dataset = np.array(load_sample_images().images, dtype=np.float32) batch_size, height, width, channels = datase…

TensorFlow实现图像卷积并可视化示例

图片尺寸要自己修改. 看起来好像没啥意思,不知道下一步能干什么,先卷了再说.由于weights是随机生成的(tf.random_normal作用:用于从服从指定正太分布的数值中取出随机数),所以每次卷积后的图像会不一样. 代码: def func19(img_path): # 读取图片,矩阵化,转换为张量 img_data = cv2.imread(img_path) img_data = tf.constant(img_data, dtype=tf.float32) print(img_dat…

tensorflow 中图像的读取

1. 使用gfile读入文件内容.输入的是String,输出3-D tensor.可惜的是输入不能是tensor def decode_jpg(path): r""" 读取jpg图像 :param path: full path :return: A `Tensor` of type `float32`. 3-D with shape `[height, width, channels]` """ image_raw_data = tf.gfil…

Ubuntu16.04+GTX1080配置TensorFlow并实现图像风格转换

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…

深入浅出理解EdgeBoard中NHWC数据格式

摘要: 在深度学习中,为了提升数据传输带宽和计算性能,经常会使用NCHW.NHWC和CHWN数据格式,它们代表Image或Feature Map等的逻辑数据格式(可以简单理解为数据在内存中的存放顺序).本文以百度的AI端上推理设备EdgeBoard为原型,介绍EdgeBoard选择NHWC数据格式的技术考量. EdgeBoard简介 EdgeBoard是百度基于FPGA芯片研发的嵌入式AI解决方案,高性能的加速引擎可提供3.6Tops的强大算力,完整的嵌入式参考设计使硬件集成轻松便捷.目前Edg…

tensorflow UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xff in position 0: invalid start byte

tensorflow读取图像出现错误:UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xff in position 0: invalid start byte #!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf filename = "/home/zzz/1-Work/Documents/2-C…

深度学习与计算机视觉(12)_tensorflow实现基于深度学习的图像补全

深度学习与计算机视觉(12)_tensorflow实现基于深度学习的图像补全原文地址:Image Completion with Deep Learning in TensorFlow by Brandon Amos 原文翻译与校对:@MOLLY && 寒小阳 (hanxiaoyang.ml@gmail.com) 时间:2017年4月. 出处:http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/70214565 声明:版权所有,转载请联系作…

tensorflow学习笔记——多线程输入数据处理框架

之前我们学习使用TensorFlow对图像数据进行预处理的方法.虽然使用这些图像数据预处理的方法可以减少无关因素对图像识别模型效果的影响,但这些复杂的预处理过程也会减慢整个训练过程.为了避免图像预处理成为神经网络模型训练效率的瓶颈,TensorFlow提供了一套多线程处理输入数据的框架. 下面总结了一个经典的输入数据处理的流程: 下面我们首先学习TensorFlow中队列的概念.在TensorFlow中,队列不仅是一种数据结构,它更提供了多线程机制.队列也是TensorFlow多线程输入数据处理…

【翻译】借助 NeoCPU 在 CPU 上进行 CNN 模型推理优化

本文翻译自 Yizhi Liu, Yao Wang, Ruofei Yu.. 的 "Optimizing CNN Model Inference on CPUs" 原文链接: https://arxiv.org/abs/1809.02697 翻译:coneypo,working in Intel for IoT 这篇文章介绍了基于 TVM 改进的 NeoCPU 方案,在 CPU 上进行 CNN 模型推理优化: 与之对比是 Intel 的 OpenVINO 版本(2018.5 ,最新的…

TensorRT&Sample&Python[yolov3_onnx]

本文是基于TensorRT 5.0.2基础上,关于其内部的yolov3_onnx例子的分析和介绍. 本例子展示一个完整的ONNX的pipline,在tensorrt 5.0的ONNX-TensorRT基础上,基于Yolov3-608网络进行inference,包含预处理和后处理. 首先,从作者网站下载yolov3,然后将其转换成onnx形式,接着基于onnx的graph生成一个tensorrt engine; 然后,在样本图片上进行预处理,并将结果作为engine的输入; 在inference之…

CSDN日报20170226——《你离心想事成仅仅差一个计划》

[程序人生] 你离心想事成仅仅差一个计划作者:安晓辉从目标怎样导出工作计划.我们会以"出版一本小说"为例来解说计划的形成过程. 在開始之前.我们先来说明一个概念:目标的两种类型. 点此阅读全文 [深度学习] 经典网络的 TensorFlow 实现资源汇总作者:YhL_Leo 本文简单整理了网上发布的基于 TensorFlow 实现图像语义分析的一些经典网络,方便大家參考学习. 点此阅读全文 [编程语言] java中你确定用对单例了吗? 作者:-RuiBo- 作为程序猿这样的特殊物…

ubuntu 16.04 +anaconda3.6 +Nvidia DRIVER 390.77 +CUDA9.0 +cudnn7.0.4+tensorflow1.5.0+neural-style

这是我第一个人工智能实验.虽然原理不是很懂,但是觉得深度学习真的很有趣.教程如下. Table of Contents 配置时间轴前期准备工作 anaconda3 安装 bug 1:conda:未找到命令,终端输入 Nvidia DRIVER390.77 卸载原驱动安装显卡驱动查看GPU版本显卡分辨率问题 CUDA 9.0 卸载下载CUDA 9.0 安装CUDA 9.0 查看cuda信息测试CUDA的Samples 查看CUDA版本 cudnn 7.0.4 卸载 Debian 下…

Neural Style论文笔记+源码解析

引言前面在Ubuntu16.04+GTX1080配置TensorFlow并实现图像风格转换中介绍了TensorFlow的配置过程,以及运用TensorFlow实现图像风格转换,主要是使用了文章A Neural Algorithm of Artistic Style中的方法,今天,我将主要对这篇文章进行解读,并对基于TensorFlow版本的Neural Style开源代码进行解析. 论文地址:A Neural Algorithm of Artistic Style 源码地址:Neural…

MindSpore接口mindspore::api

MindSpore接口mindspore::api Context #include <context.h> Context类用于保存执行中的环境变量. 静态公有成员函数 Instance static Context &Instance(); 获取MindSpore Context实例对象. 公有成员函数 GetDeviceTarget const std::string &GetDeviceTarget() const; 获取当前目标Device类型. 返回值当前Devi…

适用于Linux 2的Windows子系统上的CUDA

适用于Linux 2的Windows子系统上的CUDA Announcing CUDA on Windows Subsystem for Linux 2 为了响应大众的需求,微软在2020年5月的构建会议上宣布了WindowsSubsystem for Linux2(WSL2)的一个新特性--GPU加速.这一特性为许多计算应用程序.专业工具和工作负载打开了大门,目前只有Linux才有,但现在可以在Windows上按原样运行,并从GPU加速中获益. 最重要的是,NVIDIA CUDA加速度现在来到…

TensorFlow图像预处理-函数

更多的基本的API请参看TensorFlow中文社区:http://www.tensorfly.cn/tfdoc/api_docs/python/array_ops.html 下面是实验的代码,可以参考,对应的图片是输出的结果: import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.cm as cm import numpy as np %matplotlib inline path = '/home/…

matplotlib、PIL、cv2图像操作 && caffe / tensorflow 通道顺序

用python进行图像处理中分别用到过matplotlib.pyplot.PIL.cv2三种库,这三种库图像读取和保存方法各异,并且图像读取时顺序也有差异,如plt.imread和PIL.Image.open读入的都是RGB顺序,而cv2.imread读入的是BGR顺序.使用时需要倍加注意. 现参考http://www.jianshu.com/p/3977d674da85.对这三种库图像读取保存进行梳理.与原参考资源有一定差异.当前使用为python3.5版本. 读取图像 1.matplotli…

『TensorFlow』第九弹_图像预处理_不爱红妆爱武装

部分代码单独测试: 这里实践了图像大小调整的代码,值得注意的是格式问题: 输入输出图像时一定要使用uint8编码, 但是数据处理过程中TF会自动把编码方式调整为float32,所以输入时没问题,输出时要手动转换回来!使用numpy.asarray(dtype)或者tf.image.convert_image_dtype(dtype)都行都行 1 import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt…

fast neural style transfer图像风格迁移基于tensorflow实现

引自:深度学习实践:使用Tensorflow实现快速风格迁移一.风格迁移简介风格迁移(Style Transfer)是深度学习众多应用中非常有趣的一种,如图,我们可以使用这种方法把一张图片的风格“迁移”到另一张图片上: 然而,原始的风格迁移(论文地址:https://arxiv.org/pdf/1508.06576v2.pdf)的速度是非常慢的.在GPU上,生成一张图片都需要10分钟左右,而如果只使用CPU而不使用GPU运行程序,甚至需要几个小时.这个时间还会随着图片尺寸的增大而迅速增大.…

Tensorflow图像操作

图像操作图像基本概念在图像数字化表示当中,分为黑白和彩色两种.在数字化表示图片的时候,有三个因素.分别是图片的长.图片的宽.图片的颜色通道数.那么黑白图片的颜色通道数为1,它只需要一个数字就可以表示一个像素位:而彩色照片就不一样了,它有三个颜色通道,分别为RGB,通过三个数字表示一个像素位.TensorFlow支持JPG.PNG图像格式,RGB.RGBA颜色空间.图像用与图像尺寸相同(heightwidthchnanel)张量表示.图像所有像素存在磁盘文件,需要被加载到内存. 图像大小压缩…

TensorFlow学习之图像预处理

import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt image_raw_data = tf.gfile.GFile("./picture.jpg", "rb").read() with tf.Session() as sess: """ 图像编码解码处理 """ # 解码过程 img_data = tf.image.decode_jpeg(imag…

TensorFlow深度学习实战---图像数据处理

图像的亮度.对比度等属性对图像的影响非常大,这些因素都会影响最后的识别结构.当然,复杂的预处理过程可能会导致训练效率的下降(利用TensorFlow中多线程处理输入数据的解决方案). 同一不同的原始数据格式-----TFRecord格式 TensorFlow图像处理函数:图像编码处理 img_data=tf.image.decode_jpeg(image_raw_data) (RGB色彩模式的图像看做是一个三维矩阵,矩阵的每个数表示了图像上不同位置,不同颜色的亮度,然而图像在存储时并不是直…

TensorFlow基础笔记(6) 图像风格化实验

参考 http://blog.csdn.net/wspba/article/details/53994649 https://www.ctolib.com/AdaIN-style.html Acknowledgement This project is inspired by many existing style transfer methods and their open-source implementations, including: Image Style Transfer Usi…