我们用keras训练模型后,通常保存的模型格式类型为hdf5格式,也就是.h5文件. 但如果我们想要移植到移动端,特别是基于tensorflow支持的移动端,那就需要转换成tflite格式. 如何转换呢?在tensorflow1.9及以上版本,支持通过命令行方式方便进行转换: tflite_convert --output_file=/home/yourname/Documents/tensorflow/images/500pics2/model/my_model.tflite --keras_

此基础知识仅为个人学习记录,如有错误或遗漏之处,还请各位同行给个提示. 概述 TFLite主要含有如下内容: (1)TFLite提供一系列针对移动平台的核心算子,包括量化和浮点运算.另外,TFLite也支持在模型中使用自定义算子. (2)TFLite基于FlatBuffers定义了一种新的模型文件格式.FlatBuffers类似于protocol buffers, FlatBuffers在访问数据之前不需要进行解析/解包步骤,通常与每个对象的内存分配相结合.而且,FlatBuffers的代码占用

深度学习要想落地实践,一个少不了的路径即是朝着智能终端.嵌入式设备等方向发展.但终端设备没有GPU服务器那样的强大性能,那如何使得终端设备应用上深度学习呢? 所幸谷歌已经推出了TFMobile,去年又更进一步,推出了TFLite,其应用思路为在GPU服务器上利用迁移学习训练自己的模型,然后将定制化模型移植到TFLite上, 终端设备仅利用模型做前向推理,预测结果.本文基于以下三篇文章而成: 理论篇:https://www.tensorflow.org/hub/tutorials/image_re

HDF5, 大量(海量?)数据存储的一种解决方案. HDF的全称是Hiearchical Data Format, 5是版本号(未考证过TODO). 一个HDF5文件操作起来就像一个独立的文件系统. (TODO, I/O特性, 是事件驱动的吗?) import h5py import numpy as np 创建一个HDF5文件 f = h5py.File("/home/dengdan/temp/no-use/hdftest.hdf5", "w") 它可以存储两类数

由于需要对h5(hdf5)格式的dem数据进行拼接,但是arcgis不能识别h5的地理参考信息,所以先将h5文件转为带地理参考的tif文件,然后再进行拼接. 工具:arcgis+envi 1.用arcgis add data添加数据,然后右击数据,export data ,输出类型选择tiff,假设输出文件名为data1.tif: 2.用envi打开data1.tif,然后打开与dem对应的影像,根据影像的Map Info去编辑data1.tif的地理参考信息: 3.使用ENVI File==>

caffe默认使用的数据格式为lmdb文件格式,它提供了把图片转为lmdb文件格式的小程序,但是呢,我的数据为一维的数据,我也要分类啊,那我怎么办?肯定有办法可以转为lmdb文件格式的,我也看了一些源代码,好像是把我们的数据变为Datum的格式(这是一个用google protocol buffer搞的一个数据结构类),然后再把它存为lmdb文件.在Datum里面,label为Int类型,要是我们label为符点数,我还怎么用??(不过看到Datum里面有个float_data的东西,怎么用啊,

最近用caffe做了一下regression问题,先用data layer中的data,float_data试了一下,data用来存放图片,float_data存放regression的values,label存放标签,发现不行,因为float_data和label这俩是指向同一块内存,两者不能共存,除非改caffe源码.我又仔细看了一下caffe的源码,发现我这个地方说的不对,具体来讲,caffe读取image和label是这样一个流程: 1.编写程序将image和label转换成Datum格

闲言碎语不讲,直接进入正题.Python在科学计算的应用越来越丰度,而hdf(5)数据的应用也非常广泛.python提供了h5py包供开发者处理数据(http://www.h5py.org/).在windows下配置h5py,可以通过安装Anaconda以及pythonxy来做相对方便,现在主要说在linux下该环境的配置. (1)使用: sudo apt-get install python-pip安装pip工具,然后使用pip install numpy和pip install numpy安

问题现象:最近在用pandas分析数据时,用hdf5存储结果,当我监听不同文件时,多个进程同时写入hdf5(save到不同group)时,报hdf5 AttributeError: 'UnImplemented' object has no attribute 'read',之后用ipython去查数据,报了以下错误HDF5ExtError: HDF5 error back trace  File "H5Dio.c", line 173, in H5Dread    can't rea

Pandas系列之入门篇--HDF5 简介 HDF5(层次性数据格式)作用于大数据存储,其高效的压缩方式节约了不少硬盘空间,同时也给查询效率带来了一定的影响, 压缩效率越高,查询效率越低.pandas 0.20.1之后的版本默认选用blosc压缩,跟bzip2相比,其间做了一个小测试,10000 条数据,bzip2的压缩率是blosc的30倍,而查询效率blosc却是bzip2的8倍.至于项目中选用哪种压缩方式,需要看具体需求. 回顾上一节<Pandas系列之入门篇> 上一节提到用hdf5作为

一个HDF5文件是一种存放两类对象的容器:dataset和group. Dataset是类似于数组的数据集,而group是类似文件夹一样的容器,存放dataset和其他group.在使用h5py的时候需要牢记一句话:groups类比词典,dataset类比Numpy中的数组. HDF5的dataset虽然与Numpy的数组在接口上很相近,但是支持更多对外透明的存储特征,如数据压缩,误差检测,分块传输. 深度学习中也常用HDF5存储模型文件或数据集 import h5py  #导入工具包   im

GDAL库中提供了很方便的插件机制来扩展支持的数据格式,比如HDF4.HDF5.NetCDF.FileGDB.Postgre.Oralce等等.都可以通过插件的方式来使得GDAL支持相应的格式.最近将所有的能编译成插件的格式都编译成插件,这样在发布的时候有些用不到的数据格式就可以不用将对应的插件以及以来的dll放进去,减少安装包的体积等. 发现HDF4.HDF5和NetCDF这三个编译成插件之后会出现几个问题,比如可以打开HDF4和HDF5的数据,但是不能打开里面的子数据集,找了好久,才发现GD

问题描述: 在拿到一个hdf5文件,想用c++去读取文件中的字符串,但是会报错:read failed ps: c++读取hdf5的字符串方法见:https://support.hdfgroup.org/ftp/HDF5/examples/misc-examples/stratt.cpp 具体错误信息如下: HDF5-DIAG: Error detected in HDF5 (1.8.16) thread 140492203562816: #000: ../../../src/H5Dio.c l

作者:朱金灿 来源:http://blog.csdn.net/clever101 因为最近要研究并行I/O,据说hdf5文件格式可以支持并行I/O,深度学习框架Caffe用的是hdf格式,所以决定把hdf5库的源码编译一下. 首先得安装MPI的开发环境mpich2-1.2.1p1-win-ia32.msi(配套VS2008),然后到hdf5-1.10.0-patch1下载hdf5的最新源码,然后使用CMake生成VS工程文件,需要注意的是CMake设置的编译选项默认是不支持并行的,因此需要把HD

HDF(Hierarchical Data Format)指一种为存储和处理大容量科学数据设计的文件格式及相应库文件.HDF 最早由美国国家超级计算应用中心 NCSA 开发,目前在非盈利组织 HDF 小组维护下继续发展.当前流行的版本是 HDF5.HDF5 拥有一系列的优异特性,使其特别适合进行大量科学数据的存储和操作,如它支持非常多的数据类型,灵活,通用,跨平台,可扩展,高效的 I/O 性能,支持几乎无限量(高达 EB)的单文件存储等. HDF5文件层次化的存储两类对象: dataset:数据

解决办法: 修改:Makefile.config INCLUDE_DIRS /usr/include/hdf5/serial/ 修改:Makefile LIBRARIES hdf5_hl and hdf5 改为 hdf5_serial_hl ,hdf5_serial 其他make all之前的报错信息见:https://blog.csdn.net/forest_world/article/details/51371560

最近一直没更新python&量化的博客,是因为忙于看HDF5的书,写VNPY框架,学scrapy爬虫. 本来写博客的目的就是为了当作一种教材,当遇到不会的问题过来找答案. 对于HDF5下面这本书写的很详细了,国内针对HDF5的教材少之又少,python这块应该只有这一本. 大概说下,为什么用HDF5吧.一般股票或期货的历史K线数据都会使用MySql或MongoDB(VNPY用的它),但是有下面两个缺点: 1.速度:不管是mysql还是Mongodb的读写都存在进程间通信的问题,不同进程间无法直接

Linux安装HDF5及遇到的问题总结 转自: http://www.linuxdiyf.com/linux/26164.html   ubuntu版本:16.04.2 64位 从HDF官网(https://support.hdfgroup.org/HDF5/)上下载hdf5-1.8.17.tar.gz   简要安装步骤如下:(详细步骤:hdf5-1.8.17/release_docs/INSTALL) $ gunzip < hdf5-X.Y.Z.tar.gz | tar xf -   #解压缩

HDF5 (.h5, .hdf5) HDF 是 Hierarchical Data Format(分层数据格式)的缩写 HDF 版本 5不与 HDF 版本 4 及早期版本兼容. HDF5 (.h5, .hdf5)—Wolfram 语言参考资料 https://reference.wolfram.com/language/ref/format/HDF5.html 利用matlab读取.h5文件内容 - doublechenchenchen的博客 - CSDN博客 https://blog.csdn

最近要用到HDF5来存储数据,想要安装尝试用一下.发现网上有两种安装方式,一种是obtain518.html:获取最新的HDF5-1.8软件;另一种是cmakebuild518.html:使用CMAKE构建HDF5-1.8. 我原本尝试后一种方法:Windows下HDF5静态库的封装与测试(已验证).发现文章讲的云里雾里的,没有搞明白. 后来尝试了前一种方法:VS2013配置HDF5,现摘录于下,并做一些批注. 一:HDF5下载.安装 链接:(https://support.hdfgroup.o