谷歌在大型图像数据库ImageNet上训练好了一个Inception-v3模型,这个模型我们可以直接用来进来图像分类. 下载地址:https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/models/inception_dec_2015.zip 下载完解压后,得到几个文件: 其中的classify_image_graph_def.pb 文件就是训练好的Inception-v3模型. imagenet_synset_to_human_label

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

训练完一个模型后,为了以后重复使用,通常我们需要对模型的结果进行保存.如果用Tensorflow去实现神经网络,所要保存的就是神经网络中的各项权重值.建议可以使用Saver类保存和加载模型的结果. 1.使用tf.train.Saver.save()方法保存模型 tf.train.Saver.save(sess, save_path, global_step=None, latest_filename=None, meta_graph_suffix='meta', write_meta_graph

本节涉及点: 从命令行参数读取需要预测的数据 从文件中读取数据进行预测 从任意字符串中读取数据进行预测 一.从命令行参数读取需要预测的数据 训练神经网络是让神经网络具备可用性,真正使用神经网络时,需要对新的输入数据进行预测, 这些输入数据 不像训练数据那样是有目标值(标准答案),而是需要通过神经网络计算来获得预测的结果. 通过命令行参数输入数据: import numpy as np import sys predictData = None argt = sys.argv[1:] # 获取命令

实验时要对多个NN模型进行对比,依次加载直到第8个模型时,发现运行速度明显变慢而且电脑开始卡顿,查看内存占用90+%. 原因:使用过的NN模型还会保存在内存,继续加载一方面使新模型加载特别特别慢,另一方面是模型计算速度也会下降很多. 解决方法:加载新模型之前把旧的模型撤掉: tf.reset_default_graph() reset后加载和计算速度明显提升,亲测有效 参考: tensorflow 多个模型测试阶段速度越来越慢问题的解决方法

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

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

这篇薄荷主要是讲了如何用tensorflow去训练好一个模型,然后生成相应的pb文件.最后会将如何重新加载这个pb文件. 首先先放出PO主的github: https://github.com/ppplinday/tensorflow-vgg16-train-and-test 其中的pitcute文件是狗和猫的图片分别15张一共30(别吐槽,只是为了练手学习的233333), train那个就是训练的文件,test这个就是测试的文件. 接着PO主会慢慢讲解相应的步骤. !!!ps:由于PO主也是

神经网络训练的时候,我们需要将模型保存下来,方便后面继续训练或者用训练好的模型进行测试.因此,我们需要创建一个saver保存模型. def run_training(): data_dir = 'C:/Users/wk/Desktop/bky/dataSet/' log_dir = 'C:/Users/wk/Desktop/bky/log/' image,label = inputData.get_files(data_dir) image_batches,label_batches = inp

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

tensorflow训练验证码识别模型的样本可以使用captcha生成,captcha在linux中的安装也很简单: pip install captcha 生成验证码: # -*- coding: utf-8 -*- from captcha.image import ImageCaptcha # pip install captcha import numpy as np from PIL import Image import random import cv2 import os # 验

一.构建自己的数据集 1.格式必须为jpg.jpeg或png. 2.在models/research/object_detection文件夹下创建images文件夹,在images文件夹下创建train和val两个文件夹,分别存放训练集图片和测试集图片. 3.下载labelImg目标检测标注工具 (1)下载地址:https://github.com/tzutalin/labelImg (2)由于LabelImg是用Python编写的,并使用Qt作为其图形界面. 因此,python2安装qt4:

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

Tensorflow Mask-RCNN训练识别箱子的模型

TensorFlow 官方文档:https://www.tensorflow.org/api_guides/python/math_ops # Arithmetic Operators import tensorflow as tf # 用 tf.session.run() 里 feed_dict 参数设置占位 tensor, 如果传入 feed_dict的数据与 tensor 类型不符,就无法被正确处理 x = tf.placeholder(tf.string) y = tf.placehol

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

网上有很多关于tensorflow lite在安卓端部署的教程,但是大多只讲如何把训练好的模型部署到安卓端,不讲如何训练,而实际上在部署的时候,需要知道训练模型时预处理的细节,这就导致了自己训练的模型在部署到安卓端的时候出现各种问题.因此,本文会记录从PC端训练.导出到安卓端部署的各种细节.欢迎大家讨论.指教. PC端系统:Ubuntu14 tensorflow版本:tensroflow1.14 安卓版本:9.0 PC端训练过程 数据集:自定义生成 训练框架:tensorflow slim  关

前面已经介绍了几种经典的目标检测算法,光学习理论不实践的效果并不大,这里我们使用谷歌的开源框架来实现目标检测.至于为什么不去自己实现呢?主要是因为自己实现比较麻烦,而且调参比较麻烦,我们直接利用别人的库去学习,可以节约很多时间,而且逐渐吃透别人代码,使得我们可以慢慢的接受. Object Detection API是谷歌开放的一个内部使用的物体识别系统.2016年 10月,该系统在COCO识别挑战中名列第一.它支持当前最佳的实物检测模型,能够在单个图像中定位和识别多个对象.该系统不仅用于谷歌于自

之前小程介绍了使用机器学习的办法来解决"音频标签化"的问题,并且提到了训练样本audioset跟youtube-8m的dataset,而训练模型上也提到了youtube-8m的模型. 本文对youtube-8m的模型做进一步讲解,重点介绍如何使用youtube-8m进行训练.评估与测试. (一)youtube-8m是什么? 机器学习离不开训练样本跟训练模型,对于"音频标签化",小程多次提到youtube-8m的训练模型, 那这个youtube-8m到底是什么?在下面

# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Thu Oct 18 18:02:26 2018 @author: zhen """ from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import tensorflow as tf # mn.SOURCE_URL = "http://yann.lecun.com/exdb/mnist/&qu