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import tensorflow as tf g = tf.Graph() # 创建一个Graph对象 在模型中有两个"全局"风格的Variable对象:global_step 和 total_output .它们本质上是全局的,因此在声明它们时需要与数据流图的其他节点区分开,并把它们放入自己的名称作用域.trainable= False的设置使得该Variable对象对象不会对模型造成影响(因为没有任何训练的步骤),但该设置明确指定了这些Variable对象只能通过手工设置. sh…

# -*- coding: utf-8 -*- import tensorflow as tf import os import random import tensorflow.contrib.slim as slim import time import numpy as np import pickle from PIL import Image mode = "inference" char_size = 3755 epochs = 5 batch_size = 128 che…

转载时请注明出处: 修雨轩陈 系统环境说明: ------------------------------------ 操作系统 : ubunt 14.03 _ x86_64 操作系统 内存: 8GB 硬盘 500G ------------------------------------ 一.编译TensorFlow在android上的Demo 1.1 搭建环境 l 下载tensorFlow 首先,选择一个目录用git命令下载tensorFlow 在github上的源码, 如下所示: Tens…

Introduction to TensorFlow Lite TensorFlow Lite is TensorFlow’s lightweight solution for mobile and embedded devices. It enables on-device machine learning inference with low latency and a small binary size. TensorFlow Lite also supports hardware acc…

实时目标检测和分类 GIF 图: 视频截图: 论文: https://arxiv.org/pdf/1506.02640.pdf https://arxiv.org/pdf/1612.08242.pdf 了解更多 YOLO,并且下载权重文件: https://pjreddie.com/darknet/yolo/ 视频教程(视频分享到群文件了): https://www.youtube.com/watch?v=4eIBisqx9_g&feature=youtu.be Android Demo:htt…

TensorFlow对Android.iOS.树莓派都提供移动端支持. 移动端应用原理.移动端.嵌入式设备应用深度学习方式,一模型运行在云端服务器,向服务器发送请求,接收服务器响应:二在本地运行模型,PC训练模型,放到移动端预测.向服务端请求数据可行性差,移动端资源稀缺.本地运行实时性更好.加速计算,内存空间和速度优化.精简模型,节省内存空间,加快计算速度.加快框架执行速度,优化模型复杂度和每步计算速度.精简模型,用更低权得精度,量化(quantization).权重剪枝(weight prun…

承接移动端目标识别(2) 使用TensorFlow Lite在移动设备上运行         在本节中,我们将向您展示如何使用TensorFlow Lite获得更小的模型,并允许您利用针对移动设备优化的操作. TensorFlow Lite是TensorFlow针对移动和嵌入式设备的轻量级解决方案.它支持端上的机器学习推理,具有低延迟和小二进制模型大小. TensorFlow Lite使用了许多技术,例如允许更小和更快(定点数学)模型的量化内核. 对于本节,您需要从源代码构建TensorFlow…

Distributed TensorFlow Todo list: Distributed TensorFlow简介 Distributed TensorFlow的部署与运行 对3个台主机做多卡GPU和两台主机做多卡GPU的结果作对比 Distributed TensorFlow 意在使用等多主机的GPU加载模型,加速训练. 在分布式的tensorflow可以更快过运行更大的模型. Distributed tensorflow可以运行在分布式集群上,也可以运行在 在分布式的tensorflow是…

转自 https://blog.csdn.net/u011961856/article/details/76582669参考自github:https://github.com/thtrieu/darkflow darkflow实现了将darknet翻译成tensorflow,可以用tensorflow加载darknet训练好的模型,并使用tensorflow重新训练,输出tensorflow graph模型,用于移动设备. darkflow需要的依赖库: Python3, tensorflow…