这里涉及到的高级别API主要是使用Estimator类来编写机器学习的程序,此外你还需要用到一些数据导入的知识. 为什么使用Estimator Estimator类是定义在tf.estimator.Estimator中的,你可以使用其中已经有的Estimator,叫做预创建的Estimator,也可以自定义Estimator.Estimator已经封装了训练(train),评估(evaluate),预测(predict),导出以供使用等方法. 此外,Estimator会为我们提供诸如图构建.创建…

Tensorflow的低级API要使用张量(Tensor).图(Graph).会话(Session)等来进行编程.虽然从一定程度上来看使用低级的API非常的繁重,但是它能够帮助我们更好的理解Tensorflow的,更加灵活的控制训练的过程.程序的构建分为两个步骤,第一个步骤是图的构建,第二个步骤是会话的运行. Tensorflow中张量和变量 Tensorflow中图包含一系列的节点还有边.这里的节点是各种指令(op),它负责进行张量的计算,边表示的是指令产生的结果,为张量.构建好一张图以后开始…

视频中的物体识别 摘要 物体识别(Object Recognition)在计算机视觉领域里指的是在一张图像或一组视频序列中找到给定的物体.本文主要是利用谷歌开源TensorFlow Object Detection API物体识别系统对视频内容进行识别,下面将详细介绍整个实现过程. 关键词:物体识别:TensorFlow 1.引言 随着人们工作.生活智能化的不断推进,作为智能化承载者----摄像头,充当起了非常重要的"眼"的作用. 物体识别技术能够进一步实现了"脑"…

开始预测 一.训练结果 From: Testing Custom Object Detector - TensorFlow Object Detection API Tutorial p.6 训练结果 生成frozen的模型 export PYTHONPATH=/home/unsw/Dropbox/Programmer/1-python/Tensorflow/ssd_proj/models/research/slim::pwd:pwd/slim:$PYTHONPATH python object…

[软件环境搭建] 操作系统:windows 10 64位 内存:8G CPU:I7-6700 Tensorflow: 1.4 Python:3.5 Anaconda3 (64-bit) 以上环境搭建请自行到百度查阅教程. [API环境搭建] 1.下载Tensorflow object detection API 下载地址:https://github.com/tensorflow/models 由于Github有时会下载失败,小编特地上传了API至百度云盘供大家下载:https://pan.ba…

Keras.NET是一个高级神经网络API,它使用C#编写,并带有Python绑定,可以在Tensorflow.CNTK或Theano上运行.其关注点是实现快速实验.因为做好研究的关键是:能在尽可能短的时间内从一个想法发展出结果. 如果你需要一个能实现以下需求的深度学习库,那么请使用Keras: 允许简单快速的原型制作(通过用户友好性.模块化.扩展性). 支持卷积网络和循环网络,以及两者的组合. 在CPU和GPU上无缝运行. Keras.NET使用了: Numpy.NET Python.Incl…

参考: https://blog.csdn.net/dy_guox/article/details/79081499 https://blog.csdn.net/u010103202/article/details/79899293 https://www.jianshu.com/p/4ebaa78e0233 一.开发环境搭建 操作系统:Windows10 64位 TensorFlow:1.8 python:3.5 1.安装tensorflow_gpu版本的环境: 1)安装.Net Framew…

上次使用Google ML Engine跑了一下TensorFlow Object Detection API中的Quick Start(http://www.cnblogs.com/take-fetter/p/8384564.html),但是遇到了很多错误,索性放弃了 这两天索性从自己的数据集开始制作手掌识别器.先放运行结果吧 所有代码文件可在https://github.com/takefetter/hand-detection查看 使用前所需要的准备:1.clone tensorflow…

cloud执行:https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/g3doc/running_pets.md 本地执行:https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/g3doc/running_locally.md 1. 获取数据Oxford-IIIT Pets Dataset # From t…

一.下载Tensorflow object detection API工程源码 网址:https://github.com/tensorflow/models,可通过Git下载,打开Git Bash,输入git clone https://github.com/tensorflow/models.git进行下载. 二.标记需要训练的图片 ①.在第一步下载的工程文件models\research\object_detection目录下,建立一个my_test_images用来放测试test和训练t…