整体流程(以PASCAL VOC为例) 1.下载PASCAL VOC2012数据集,并将数据集转为tfrecord格式 2.选择并下载预训练模型 3.配置训练文件configuration(所有的训练参数都通过配置文件来配置) 4.训练模型 5.利用tensorboard查看训练过程中loss,accuracy等变化曲线 6.冻结模型参数 7.调用冻结pb文件进行预测 文件格式 首先建立一下文件结构,把models/research/object_detection/data下的label_ma…

虽然说是疯狂训练吧,但是也没写多少题,就把伸展树的操作熟悉了一下,ac了5个题目. 一整天没啥可吐槽的,除了昨天在机房打游戏的某位朋友翻车后和教练谈了谈心2333 说题吧.. 1.BZOJ1208 HNOI2004 宠物收养所 这个题思路很简单,当做模板题打,在模板题中也算是简单的了,涉及操作:前驱,后继,插入,删除..输入进来就插入,领养走就删除,并没有什么可说的.加上一个标记表示现在树上表示的是宠物还是人. 另外听说可以用set做,但是我并不会set(???set都不会吃屎吧). CODE:…

#!/usr/bin/env python # coding=utf-8 from keras.models import Sequential from keras.layers import Activation, TimeDistributed, Dense, RepeatVector, recurrent import numpy as np import string import random class CharacterTable(object): def __init__(se…

参考书 <TensorFlow:实战Google深度学习框架>(第2版) 通过TensorFlow提供的tf.train.batch和tf.train.shuffle_batch函数来将单个的样例组织成batch的形式输出. #!/usr/bin/env python # -*- coding: UTF-8 -*- # coding=utf-8 """ @author: Li Tian @contact: 694317828@qq.com @software: p…

目录前言源码解析主函数自定义模型遮蔽词预测下一句预测规范化数据集前言本部分介绍BERT训练过程,BERT模型训练过程是在自己的TPU上进行的,这部分我没做过研究所以不做深入探讨.BERT针对两个任务同时训练.1.下一句预测.2.遮蔽词识别下面介绍BERT的预训练模型run_pretraining.py是怎么训练的. 源码解析主函数训练过程主要用了estimator调度器.这个调度器支持自定义训练过程,将训练集传入之后自动训练.详情见注释 def main(_): tf.logging.set_v…

摘要:MindStudio提供精度比对功能,支持Vector比对能力. 本文分享自华为云社区<[MindStudio训练营第一季]MindStudio 高精度对比随笔>,作者:Tianyi_Li. 训练场景下,迁移原始网络 (如TensorFlow.PyTorch) ,用于NPU上执行训练,网络迁移可能会造成自有实现的算子运算结果与用原生标准算子运算结果存在偏差.推理场景下, ATC模型转换过程对模型进行优化,包括算子消除.算子融合算子拆分,这些优化也可能会造成自有实现的算子运算结果与原生标准…

此文来自我在CFD中国论坛中的一篇回复:http://www.cfd-china.com/topic/58/dem%E5%92%8Cdpm/21 正好这几天在研究fluent里的DEM,DPM和DDPM具体是啥关系,碰到李博开的这一贴.写一下我的理解. 先说说标准的DEM吧,它代表的是真实的跟踪每一个颗粒的运动,通过硬球模型或软球模型(通常用软球模型)来计算颗粒间的碰撞过程,而且颗粒旋转也能捕捉到.简单理解就是,颗粒该受到的力都考虑到了. 而DPM和DDMP都是fluent里的概念,应该不属于通…

前面已经介绍了几种经典的目标检测算法,光学习理论不实践的效果并不大,这里我们使用谷歌的开源框架来实现目标检测.至于为什么不去自己实现呢?主要是因为自己实现比较麻烦,而且调参比较麻烦,我们直接利用别人的库去学习,可以节约很多时间,而且逐渐吃透别人代码,使得我们可以慢慢的接受. Object Detection API是谷歌开放的一个内部使用的物体识别系统.2016年 10月,该系统在COCO识别挑战中名列第一.它支持当前最佳的实物检测模型,能够在单个图像中定位和识别多个对象.该系统不仅用于谷歌于自…

菜鸡队训练实录. 现场赛记录: 2016:[名称:奖项/排名] ZJPSC:Gold/1 CCPC中南邀请赛:Gold/1 ICPC Dalian:Gold/24 ICPC Beijing:Gold/9 CCPC Final:Bronze/40 ICPC China-Final:Gold/12 To do List: 所有人需要提高效率 减小罚时 三人组队训练时必须用指定Ubuntu电脑敲题,其他两台电脑只能读题.读代码 为提升代码能力,poursoul和_ilovelife尽量做到每天solo…

D:/face   构造face训练器为例 一:样本创建 训练样本分为正例样本和反例样本,其中正例样本是指待检目标样本,反例样本指其它任意图片. 负样本可以来自于任意的图片,但这些图片不能包含目标特征.负样本由背景描述文件来描述.背景描述文件是一个. 创建 正 负 样本目录 mkdir D:\face\posdata mkdir D:\face\negdata 把正负样本图片,分别放入2个文件夹下. 生成负样本描述文件 cd  D:\face\negdata dir /b > negdata.d…