模型训练并加载图片数据集

2024-08-01

tensorflow数据加载、模型训练及预测

数据集 DNN 依赖于大量的数据.可以收集或生成数据,也可以使用可用的标准数据集.TensorFlow 支持三种主要的读取数据的方法,可以在不同的数据集中使用:本教程中用来训练建立模型的一些数据集介绍如下: MNIST:这是最大的手写数字(0-9)数据库.它由 60000 个示例的训练集和 10000 个示例的测试集组成.该数据集存放在 Yann LeCun 的主页(http://yann.lecun.com/exdb/mnist/)中.这个数据集已经包含在tensorflow.examples

torchvision的理解和学习加载常用数据集，对主流模型的调用.md

torchvision的理解和学习加载常用数据集,对主流模型的调用 https://blog.csdn.net/tsq292978891/article/details/79403617 加载常用数据集,对主流模型的调用

sklearn模型保存与加载

sklearn模型保存与加载 sklearn模型的保存和加载API 线性回归的模型保存加载案例保存模型 sklearn模型的保存和加载API from sklearn.externals import joblib # 保存:joblib.dump(estimator, 'test.pkl') # 加载:estimator = joblib.load('test.pkl') 注意:保存的后缀名是.pkl 线性回归的模型保存加载案例保存模型 # 1.获取数据 data = load_bosto

多线程异步加载图片async_pictures

异步加载图片目标:在表格中异步加载网络图片目的: 模拟 SDWebImage 基本功能实现理解 SDWebImage 的底层实现机制 SDWebImage 是非常著名的网络图片处理框架,目前国内超过 90% 公司都在使用! 要求: 不要求能够打出来需要掌握思路需要知道开发过程中,每一个细节是怎么递进的需要知道每一个隐晦的问题是如何发现的搭建界面&数据准备代码数据准备 @interface AppInfo : NSObject /// App 名称 @property (nona

android 加载图片oom若干方案小结

本文根据网上提供的一些技术方案加上自己实际开发中遇到的情况小结. 众所周知,每个Android应用程序在运行时都有一定的内存限制,限制大小一般为16MB或24MB(视手机而定).一般我们可以通过获取当前线程的可运行内存来判断,比如系统分给当前运行内存只有16M,而你的图片就有16M,这肯定会oom的. 相关知识介绍 1.颜色模型常见的颜色模型有RGB.YUV.CMYK等,在大多数图像API中采用的都是RGB模型,Android也是如此:另外,在Android中还有包含透明度Alpha的颜色模型

tensorflow 模型保存与加载和TensorFlow serving + grpc + docker项目部署

TensorFlow 模型保存与加载 TensorFlow中总共有两种保存和加载模型的方法.第一种是利用 tf.train.Saver() 来保存,第二种就是利用 SavedModel 来保存模型,接下来以自己项目中的代码为例. 项目中模型的代码: class TensorFlowDKT(object): def __init__(self, config, batch_size): # 导入配置好的参数 self.hiddens = hiddens = config.modelConfig.h

SDWebImage动画加载图片

SDWebImage动画加载图片效果源码 https://github.com/YouXianMing/Animations // // PictureCell.m // SDWebImageLoadImageAnimation // // Created by YouXianMing on 15/4/30. // Copyright (c) 2015年 YouXianMing. All rights reserved. // #import "PictureCell.h" #im

iOS网络加载图片缓存与SDWebImage

加载网络图片可以说是网络应用中必备的.如果单纯的去下载图片,而不去做多线程.缓存等技术去优化,加载图片时的效果与用户体验就会很差. 一.自己实现加载图片的方法 tips: *iOS中所有网络访问都是异步的.(自己开线程去下载) *普通为模型增加UIImage属性的方法做的是内存缓存(下次启动还需要从网络重新加载), 而要做本地缓存的话,还要自己手动存储网络上下载的图片. *为了加快访问, 还需要自己去弄缓存.(内存缓存或者本地缓存) *当图片没有下载完成时,还要设置占位图片. 以下代码用NSOp

pytorch 加载mnist数据集报错not gzip file

利用pytorch加载mnist数据集的代码如下 import torchvision import torchvision.transforms as transforms from torch.utils.data import DataLoader train_data = torchvision.datasets.MNIST( root='./mnist/', train=True, # this is training data transform=torchvision.transf

Android RecyclerView使用及滑动时加载图片优化方案

1.控制线程数量 + 数据分页加载2.重写onScrollStateChanged方法这个我们后面再谈,下面先来看看RecyclerView控件的使用及我们为什么选择使用它 RecyclerView的使用 RecyclerView 位于package android.support.v7.widget; 包下,直接继承了android.view.ViewGroup,是Android中新添加的一个用来取代ListView的滑动控件,其灵活性与可替代性比ListView更优秀,运行原理与ListV

tensorflow实现线性回归、以及模型保存与加载

内容:包含tensorflow变量作用域.tensorboard收集.模型保存与加载.自定义命令行参数 1.知识点 """ 1.训练过程: 1.准备好特征和目标值 2.建立模型,随机初始化权重和偏置; 模型的参数必须要使用变量 3.求损失函数,误差为均方误差 4.梯度下降去优化损失过程,指定学习率 2.Tensorflow运算API: 1.矩阵运算:tf.matmul(x,w) 2.平方:tf.square(error) 3.均值:tf.reduce_mean(error)

[PyTorch 学习笔记] 7.1 模型保存与加载

本章代码: https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson7/model_save.py https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson7/model_load.py https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson7/checkpoint_resu

全面解析Pytorch框架下模型存储，加载以及冻结

最近在做试验中遇到了一些深度网络模型加载以及存储的问题,因此整理了一份比较全面的在 PyTorch 框架下有关模型的问题.首先咱们先定义一个网络来进行后续的分析: 1.本文通用的网络模型 import torch import torch.nn as nn ''' 定义网络中第一个网络模块 Net1 ''' class Net1(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() # input size [B, 1, 3, 3] ==> [B,

CSS3学习总结——实现瀑布流布局与无限加载图片相册

首先给大家看一下瀑布流布局与无限加载图片相册效果图: 一.pic1.html页面代码如下: <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>瀑布流布局与无限加载图片相册</title> <style type="text/css"> * { margin: 0; padding: 0; } body { back

JQuery实现无刷新下拉加载图片

最近做的一个项目需要做页面无刷新下拉加载图片,调研了一番,大多都采用检测滚动条达到底部,然后利用ajax加载下一页数据对页面数据进行添加,根据这一逻辑,自己写了一个,具体代码如下: JQuery写下拉触发ajax事件 $(window).scroll(function () { if($(window).scrollTop()==($(document).height()-$(window).height()))//判断右边滑动条是否滑到最下 { $.ajax({ url:"&quo

android 网络加载图片，对图片资源进行优化，并且实现内存双缓存 + 磁盘缓存

经常会用到网络文件比如查看大图片数据资源优化的问题,当然用开源的项目 Android-Universal-Image-Loader 或者 ignition 都是个很好的选择. 在这里把原来写过的优化的代码直接拿出来,经过测试千张图片效果还是不错的. 免费培训课:http://www.jinhusns.com/Products/Curriculum/?type=xcj 工程目录至于 Activity 就是加载了 1个网格布局 01./** 02.* 实现异步加载和 2级缓

ImageLoader加载图片

先导universal-image-loader-1.9.3包在application配置 android:name=".MyApplication" intent权限 1 package com.ch.day13_imageloaderdemo; 2 3 import java.io.File; 4 5 import com.nostra13.universalimageloader.cache.disc.impl.UnlimitedDiscCache; 6 import com.

chrome (failed) net::ERR_INCOMPLETE_CHUNKED_ENCODING ashx 加载图片

chrome (failed) net::ERR_INCOMPLETE_CHUNKED_ENCODING ashx文件加载图片的方法,发现在chrome浏览器里面出了异常: (failed) net::ERR_INCOMPLETE_CHUNKED_ENCODING ftpStream.Read(buffer, , bufferSize); HttpContext.Current.Response.BinaryWrite(buffer); HttpContext.Current.Respo

在QtCreator 2.1.0 下使用opencv231库加载图片并显示

在.pro中库连接如上图,具体规则正在学习,注意debug下连接*d.lib.release下链接.lib.没有d的. 如果出现imread不可以加载图片,cvloadImage却可以,则是上面说的连接库名字的问题.具体看http://blog.csdn.net/wangyaninglm/article/details/38958915

iOS两种方式加载图片的区别

加载图片的方式: imageNamed: imageWithContentsOfFile: 加载Assets.xcassets这里面的图片: 1> 打包后变成Assets.car 2> 拿不到路径 3> 只能通过imageNamed:来加载图片 4> 不能通过imageWithContentsOfFile:来加载图片放到项目中的图片: 1> 可以拿到路径 2> 能通过imageNamed:来加载图片 3> 也能通过imageWithContentsOfFile:

利用Volley封装好的图片缓存处理加载图片

Volley 工具箱中提供了一种通过 DiskBasedCache 类实现的标准缓存.这个类能够缓存文件到磁盘的指定目录.但是为了使用 ImageLoader,我们应该提供一个自定义的内存 LRC bitmap 缓存,这个缓存实现了ImageLoader.ImageCache 接口. 首先创建一个自定义的内存LRC bitmap缓存: /** * Created by John on 2016/4/14. */ public class LruBitmapCache extends LruCac

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