matlab没有直接调用tensorflow模型的接口,但是有调用keras模型的接口,而keras又是tensorflow的高级封装版本,所以就研究一下这个……可以将model-based方法和learning-based方法结合,产生很多更有趣的应用. 我的电脑配置参考前一篇博客,总之就是window下,tensorflow-GPU,有显卡,python 3.5. (配置:https://blog.csdn.net/vera__zhang/article/details/78531550)

经历::在网上找了很多方法,都没有实现在matlab中调用vs的exe文件并且能够传递变量参数,一些小细节花费了自己很多时间,比喻忽略了一些空格!  网上很多的方法都是纯粹复制别人的方法,自己都没有去验证,所以在网上找答案时花了大量时间去看了一些重复而且并不正确的方法: 启示::在参考别人的方法时,一定要有自己的思考,上网搜答案一定要有选择性,最好找到一种权威.可信度比较高的机构写的方法,自己认真去验证一次,不行就放弃,不要反复去看一些重复的方法,兜着绕圈子,浪费大量时间!!! 问题解决: 在m

转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/5783006.html 之前使用的是torch,由于其他人在caffe上面预训练了inception模型,需要使用caffe的inception模型进行微调.然后网上搜了一下如何将caffe模型load到torch里面.有两种方式(可直接跳转到3查看): 1. https://github.com/szagoruyko/loadcaffe 该网址的不需要安装caffe.应该是根据.prototxt来强

搞了一天,才算搞定. 第一步:定位Matlab中Java环境的ext目录 新建一个M script文件,或者直接在Matlab的交互式命令行中输入: disp(java.lang.System.getProperty('java.ext.dirs')); 查看输出(不同的版本.安装环境不一样): D:\Program Files\MATLAB\R2012b\sys\java\jre\win64\jre\lib\ext;C:\WINDOWS\Sun\Java\lib\ext 第二步:将需要的jav

1. 准备预训练好的模型 TensorFlow 预训练好的模型被保存为以下四个文件 data 文件是训练好的参数值,meta 文件是定义的神经网络图,checkpoint 文件是所有模型的保存路径,如下所示,为简单起见只保留了一个模型. model_checkpoint_path: "/home/senius/python/c_python/test/model-40" all_model_checkpoint_paths: "/home/senius/python/c_py

提高fwrite和fprintf函数的I/O性能 http://www.matlabsky.com/thread-34861-1-1.html     今天我们将讨论下著名的fwrite(fprintf)函数,它们是用来进行二进制(文本)文件写入操作的.由于fwrite函数是底层I/O函数,且使用十分频繁,很多用户会质疑,它怎么可能还有性能提升的空间,要是有MathWorks早就更新了.   Flushing 和 Buffer   不像C/C++语言,在MATLAB中调用fwirte(fprin

mcc 的作用是将 .m文件编译为 c/c++动态链接库文件,使你可以在 c/c++程序中使用 matlab的一些函数功能.mcc 也可以将.m文件编译为exe可执行文件. mex 的作用是将 c/cpp文件编译为 .m  文件可以调用的库文件,在Windows操作系统里通常是以mexw32或mexw64为扩展名,让你可以使用 c/c++来扩展 matlab,即在matlab中调用C/C++编写函数的功能,达到增加新的功能或者加速原有程序的功能 mbuild 的作用是将 matlab视为一个 c

1.quiver函数 一般用于绘制二维矢量场图,函数调用方法如下: quiver(x,y,u,v) 该函数展示了点(x,y)对应的的矢量(u,v).其中,x的长度要求等于u.v的列数,y的长度要求等于u.v的行数.在绘制图像的过程中,通常用 meshgrid 来生成所需的网格采样点. 下面举几个例子: 例1:一个最简单的例子,该二维矢量场图中的矢量皆从(0,0)出发,分别指向(1,0) .(-1,0) .(0,1) .(0,-1). x=[0 0 0 0]; y=x; u=[1 -1 0 0];

现在的深度学习框架一般都是基于 Python 来实现,构建.训练.保存和调用模型都可以很容易地在 Python 下完成.但有时候,我们在实际应用这些模型的时候可能需要在其他编程语言下进行,本文将通过直接调用 TensorFlow 的 C/C++ 接口来导入 TensorFlow 预训练好的模型. 1.环境配置 点此查看 C/C++ 接口的编译 2. 导入预定义的图和训练好的参数值 // set up your input paths const string pathToGraph = "/ho

现在的深度学习框架一般都是基于 Python 来实现,构建.训练.保存和调用模型都可以很容易地在 Python 下完成.但有时候,我们在实际应用这些模型的时候可能需要在其他编程语言下进行,本文将通过 C/C++ 间接调用 Python 的方式来实现在 C/C++ 程序中调用 TensorFlow 预训练好的模型. 1. 环境配置 为了能在 C/C++ 中调用 Python,我们需要配置一下头文件和库的路径,本文以 Code::Blocks 为例介绍. 在 Build -> Project opt

人脸检测及识别python实现系列(5)——利用keras库训练人脸识别模型 经过前面稍显罗嗦的准备工作,现在,我们终于可以尝试训练我们自己的卷积神经网络模型了.CNN擅长图像处理,keras库的tensorflow版亦支持此种网络模型,万事俱备,就放开手做吧.前面说过,我们需要通过大量的训练数据训练我们的模型,因此首先要做的就是把训练数据准备好,并将其输入给CNN.前面我们已经准备好了2000张脸部图像,但没有进行标注,并且还需要将数据加载到内存,以方便输入给CNN.因此,第一步工作就是加载并

用keras训练好模型,再在django初始化加载模型,这个过程没有问题,但是在调用到模型执行model.predict()的时候就报错: raise ValueError("Tensor %s is not an element of this graph." % obj) ValueError: Tensor Tensor("dense_2/Softmax:0", shape=(?, 2), dtype=float32) is not an element of

keras训练cnn模型时loss为nan 1.首先记下来如何解决这个问题的:由于我代码中 model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='sgd', metrics=['accuracy']) 即损失函数用的是categorical_crossentropy所以,在pycharm中双击shift键,寻找该函数,会出现keras.loss模块中有该函数,进入该函数后, 原函数为: def categorical_crossent

本文主要参考博客https://blog.csdn.net/luoyexuge/article/details/80399265 [1] bazel安装参考:https://blog.csdn.net/luoyi131420/article/details/78585989 [2] 首先介绍下自己的环境是centos7,tensorflow版本是1.7,python是3.6(anaconda3). 要调用tensorflow c++接口,首先要编译tensorflow,要装bazel,要装pro

转自:https://anifacc.github.io/deeplearning/machinelearning/python/2017/08/30/dlwp-ch14-keep-best-model-checkpoint/,感谢分享 深度学习模型花费时间大多很长, 如果一次训练过程意外中断, 那么后续时间再跑就浪费很多时间. 这一次练习中, 我们利用 Keras checkpoint 深度学习模型在训练过程模型, 我的理解是检查训练过程, 将好的模型保存下来. 如果训练过程意外中断, 那么我

在某些任务中,我们需要针对不同的情况训练多个不同的神经网络模型,这时候,在测试阶段,我们就需要调用多个预训练好的模型分别来进行预测. 调用单个预训练好的模型请点击此处 弄明白了如何调用单个模型,其实调用多个模型也就顺理成章.我们只需要建立多个图,然后每个图导入一个模型,再针对每个图创建一个会话,分别进行预测即可. import tensorflow as tf import numpy as np # 建立两个 graph g1 = tf.Graph() g2 = tf.Graph() # 为每

1.Torch构建简单的模型 # coding:utf-8 import torch class Net(torch.nn.Module): def __init__(self,img_rgb=3,img_size=32,img_class=13): super(Net, self).__init__() self.conv1 = torch.nn.Sequential( torch.nn.Conv2d(in_channels=img_rgb, out_channels=img_size, ke

一.以TensorFlow为后端的Keras框架安装 #首先在ubuntu16.04中运行以下代码 sudo apt-get install libcurl4-openssl-dev libssl-dev #在RStudio中安装Keras install.packages("devtools") devtools::install_github("rstudio/keras") library(keras) #在默认情况下,RStudio会加载CPU版本的Tens

检查您的系统是否具有受支持的 Python 版本和 MATLAB R2014b 或更新版本.要检查您的系统上是否已安装 Python,请在操作系统提示符下运行 Python. 1)打开Prompt,输入' cd matlabroot\extern\engines\python' 切换并创建文件夹 输入'python setup.py install' 进行安装.如果提示python版本不对进去下面流程. 2)键入'python –version' 查看python版本.如果版本不符合上一句指令提

当在Java中使用MatLab函数时,由于语言语法的不同,Matlab返回多个数据时,想在Java中获取到并进行使用.查阅了网上资料,翻箱倒柜加上自己实战,得出方法如下: 如MatLab函数返回的是N个变量值,其中有单个的数值.一维数组.二维数组等. 在Java中,使用Object[] rs=cmatlab.matlabfun(n , ....);接受返回的参数.其中rs[k]代表返回列表中第k个返回的变量的值. 如果rs[k]是单个数值,比如Double型.则使用下面的方法转换为Java中的D