1.首先就要下载模型结构 首先要做的就是下载训练好的模型结构和预训练好的模型,结构地址是:点击打开链接 模型结构如下: 文件test_vgg16.py可以用于提取特征.其中vgg16.npy是需要单独下载的文件. 2.使用预训练的模型提取特征 打开test_vgg16.py,做如下修改: import numpy as np import tensorflow as tf import vgg16 import utils img1 = utils.load_image("./test_data

基于Docker的TensorFlow 环境搭建 基于(ubuntu 16.04LTS/ubuntu 14.04LTS) 一.docker环境安装 1)更新.安装依赖包 sudo apt-get update sudo apt-get install apt-transport-https ca-certificates curl software-properties-common 2)添加官方密钥 curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ub

从原理到代码:大牛教你如何用 TensorFlow 亲手搭建一套图像识别模块 | AI 研习社 PPT链接: https://pan.baidu.com/s/1i5Jrr1N 视频链接: https://v.qq.com/x/page/n0386utnrb0.html?start=492

<从头搭建持续集成 DevOps 流水线>由资深敏捷教练.极限编程学院高级讲师.CODING 特邀敏捷顾问李小波老师主讲,将基于 CODING 展示如何编写 Jenkinsfile 搭建 CI/CD 流水线,包括单元测试,端到端测试,代码规范检查,制品库,Docker 化部署. 大家好,今天课程的主要内容为如何从头搭建 DevOps 流水线以及其在研发工作中的意义,最后是 DevOps 流水线实践与敏捷开发的关系的总结. 最开始是在极限编程里提出了持续集成,然后 ThoughtWorks 又提

自从上一篇论文投出去,之后就各种事就来了……处理那些乱七八糟的事就是让人心累,在加上师哥们毕业,能帮我的人越来越少了,而要指望你的人呢,越来越多.一想到那些用搜索引擎都搜不到资料的人,蓦地想起邓爷爷说的那句“学习计算机要从娃娃抓起……” 上来先吐槽这么几句哈,毕竟憋了快两个星期了, 正题,实验室因为实验环境需要上了台搭载1080Ti的机器,简单说几项配置:6核i7CPU,64G内存,256固态+4T机械,1080TI显卡(都说它有8G显存,但实验时发现有10G+的显存)单路,风扇散热,双系统(w

平台信息:PC:ubuntu16.04.i5.七彩虹GTX1060显卡 作者:庄泽彬(欢迎转载,请注明作者) 说明:参考了网上的一堆的资料搭建了深度学习的开发环境,下班在宿舍折腾了好几个晚上才搞定,写篇文章记录一下. 一.安装Nvidia GTX1060显卡驱动 1.1 图1是本人使用的显卡,暂时没有那么多钱,买个便宜的玩玩,把显卡插入电脑主板,然后开启ubuntu系统, 图1 1.2 在终端输入lspci |grep VGA查看显卡型号,ubuntu系统自带了nouveau驱动,因此我们启动系

一.Windows下安装虚拟机VMware Workstation,在虚拟机中安装Ubuntu(要善用搜索引擎,解决各类简单问题) VMware Workstation下载地址:http://www.zdfans.com/5928.html Ubuntu官方网站:https://www.ubuntu.com/index_kylin 安装完成: 二.在Ubuntu中安装python3 进入系统,桌面右键单击,点击open Terminal 进入命令行模式.输入python,发现系统自带python

1.使用pip安装TensorFlow 第一步安装pip: 先安装python 官网下载地址https://www.python.org在里面选择适合自己的版本 安装python的过程中pip也会随之安装 Ubuntu下安装pip sudo apt-get install python-pip python-dev Mac os下安装pip sudo easy_install pip sudo easy_install --upgrade six 第二步:安装TensorFlow pip ins

0.准备工作 首先将eclipse和需要的插件准备好,例如maven插件,spring IDE插件. 1.建立maven下的webapp项目 1.新建一个maven项目,类型为webapp,如下图 2.然后给项目命名,加入groupId等 3.配置项目的发布目录,在 Deployment Assemly下,如图 2.配置Spring和Maven 1.配置pom.xml,添加如下包依赖.版本不一定要对应,后边可能会用到些新的包,缺少哪些包可以后续去百度然后加入到pom.xml中 <dependen

1.安装虚拟环境virtualenv相关配置(创建了python3.5的环境) 2.http://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-linux/#axzz4VZnqTJ2A,这个⽹址去检查相关配置系统是否满⾜CUDA要求,之后去官⽹下载cuda*.deb⽹络版本,这⾥⾯有驱动程序,还有别的本地下载⽅式可以根据选择下载如图: 然后就可以等很久了,如果前期检查不通过的话,这⼀步会有问题 3.去.bashrc配置CUDA相关环境 source .

2.1 Tensorflow 主要依赖包 2.1.1 Protocol Buffer 结构化数据序列化的过程,另外的工具:XML, JSON, 区别:二进制(不可读):先定义数据格式,还原的时候将需要使用这个数据格式:序列化数据小3-10倍,速度快20-100倍. 2.1.2 Bazel google开源的自动化构建工具,编译工具 workspace: 源代码.结果的软连接地址, WORKSPACE文件:描述外部依赖 BUILD文件:定义编译目标,py_library, py_test, py_

https://blog.csdn.net/qq_40652148/article/details/80467131 https://yq.aliyun.com/articles/602111 git 代码: https://blog.csdn.net/CodeMaster_/article/details/76223835 https://github.com/TracyMcgrady6/Distribute_MNIST/blob/master/distributed.py tf.nn.emb

import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt def add_layer(inputs, in_size, out_size, activation_function = None): #构建权重: in_sizeXout_size大小的矩阵 weights = tf.Variable(tf.random_normal([in_size, out_size]))#生成随机数 #构建偏置: 1X

一.TensorFlow的主要依赖包 1.Protocol Buffer Protocol Buffer负责将结构化的数据序列化,并从序列化之后的数据流中还原出原来的结构化数据.TensorFlow中的数据基本都是通过Protocol Buffer来组织的. 结构化数据: name: 张三 id: email: zhangsan@abc.com Protocol Buffer格式的序列化数据: message user{ optional ; required int32 id = ; repe

1.拷贝jar文件 2.填充Web.xml 在/WEB-INF/web.xml中写入如下内容: <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <web-app xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns="http://java.sun.com/xml/ns/javaee" xmlns:web=&quo

node,webpack这些就不一一介绍怎么安装了,默认大家都知道. 一.npm install -g create-react-app 首先全局安装react的脚手架工具 create-react-app 上面提示,npm有新版本了,哎,先不管. 二.新建一个react项目 哦吼,华丽地报错了,先不要慌,我们看到报错信息是 cb() never called!  This is an error with npm itself. 好吧,大概知道了是npm的问题,应该是版本问题?那么,来更新一下

准备学node 好久了 一直没有动手去写,今天突发奇想,然后就安装了一个mysql (找了一个博客跟着步骤去安装的),然后打算用node 写个增删改查. 1.下载mysql安装包   地址: https://www.mysql.com/ 下载的是 由于我安装的是mysql8.0版本和 5.7版本有些差距,问了一下公司地后台都是用的5.7,但是我想既然用就用最新的吧,于是就下载了最新版本的.(后来就遇到了坑- -) 2.解压安装包,解压后,文件下下面是没有my.ini 和 data目录的,需要自己

我一直觉得TensorFlow的深度神经网络代码非常困难且繁琐,对TensorFlow搭建模型也十分困惑,所以我近期阅读了大量的神经网络代码,终于找到了搭建神经网络的规律,各位要是觉得我的文章对你有帮助不妨点一个关注. 我个人把深度学习分为以下步骤:数据处理 --> 模型搭建 --> 构建损失 --> 模型训练 --> 模型评估 我先把代码放出来,然后一点一点来讲 # Author:凌逆战 # -*- encoding:utf-8 -*- # 修改时间:2020年5月31日 imp

使用Tensorflow和VGG16预训模型进行预测 from:https://zhuanlan.zhihu.com/p/28997549   fast.ai的入门教程中使用了kaggle: dogs vs cats作为例子来让大家入门Computer Vision.不过并未应用到最近很火的Tensorflow.Keras虽然可以调用Tensorflow作为backend,不过既然可以少走一层直接走Tensorflow,那秉着学习的想法,就直接用Tensorflow来一下把. 听说工程上普遍的做

最近由于之前协助前公司做了点力所能及的事情,居然收到了一份贵重的端午礼物,是给我女儿的一个乐高积木,整个有7大包物件,我花了接近一天的时间一砖一瓦的组织起来,虽然很辛苦但是能够从过程中体验到乐趣.这次将分享从头搭建分布式日志系统,主要是在spring mvc上结合ELK套件实现(之前有些工作由于分工不同由不同的同事来完成,我只是在已经配置好的环境下做开发而已),包含如下这些技术点: spring mvc logback logstash elasticsearch kibana redis 来看

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