8 huachao1001

尚未进行身份认证

江湖人称超大爷...

等级
TA的排名 5k+

【Ubuntu】Tensorflow对训练后的模型做8位(uint8)量化转换

1量化为PB格式模型从官方提供的tensorflow版本与编译工具版本中选择bazel版本下载,各个版本的Tensorflow与各个编译环境映射表如下。版本Python版本编译器编译工具cuDNNCUDAtensorflow_gpu-1.13.12.7、3.3-3.6GCC4.8Bazel0.19.27.410.0tensorflow_gp...

2019-09-24 14:52:30

Windows中Python与OpenCV C++之间Mat传递

1VS2017中创建DLL项目1.1创建DLL项目1.2删除自动创建的文件将stdafx.h、targetver.h、dllmain.cpp、MyDLL.cpp、stdafxc.pp删除。删除后,记得要在C/C++》预编译头中取消使用预编译头1.3配置OpenCV环境这一步可参靠我的另一篇文章《OpenCV3.2.0+opencv_contrib+VS2017》。...

2019-04-08 10:08:41

Python3.X使用Cython调用C/C++

1创建C++代码假设我们需要让Python调用的C++代码如下(文件名为demo.h):#ifndefDEMO_H#defineDEMO_Husingnamespacestd;namespacedemo{classMyDemo{public:inta;MyDemo();...

2019-03-07 10:38:29

Python3.X使用C Extensions调用C/C++

1创建C/C++代码文件假设我们要在Python代码中要调用如下C语言实现的mul函数将两个整数相乘,函数add将两个整数相加,创建demo_module.c,代码如下//pullsinthePythonAPI#include<Python.h>staticintmul(inta,intb){returna*b;}staticinta...

2019-03-06 16:35:27

从Tensorflow模型文件中解析并显示网络结构图(CKPT模型篇)

上一篇文章《从Tensorflow模型文件中解析并显示网络结构图(pb模型篇)》中介绍了如何从pb模型文件中提取网络结构图并实现可视化,本文介绍如何从CKPT模型文件中提取网络结构图并实现可视化。理论上,既然能从pb模型文件中提取网络结构图,CKPT模型文件自然也不是问题,但是其中会有一些问题。1解析CKPT网络结构解析CKPT网络结构的第一步是读取CKPT模型中的图文件,得到图的Graph...

2018-11-08 20:09:58

从Tensorflow模型文件中解析并显示网络结构图(pb模型篇)

Tensorflow官方提供的Tensorboard可以可视化神经网络结构图,但是说实话,我几乎从来不用。主要是因为Tensorboard中查看到的图结构太混乱了,包含了网络中所有的计算节点(读取数据节点、网络节点、loss计算节点等等)。更可怕的是,如果一个计算节点是由多个基础计算(如加减乘除等)构成,那么在Tensorboard中会将基础计算节点显示而不是作为一个整体显示(典型的如Squeez...

2018-11-07 21:15:45

Tensorflow MobileNet移植到Android

1CKPT模型转换pb文件使用上一篇博客《MobileNetV1官方预训练模型的使用》中下载的MobileNetV1官方预训练的模型《MobileNet_v1_1.0_192》。虽然打包下载的文件中包含已经转换过的pb文件,但是官方提供的pb模型输出是1001类别对应的概率,我们需要的是概率最大的3类。可在原始网络中使用函数tf.nn.top_k获取概率最大的3类,将函数tf.nn.top...

2018-10-23 20:18:52

MobileNet V1官方预训练模型的使用

1.下载网络结构及模型1.1下载MobileNetV1定义网络结构的文件MobileNetV1的网络结构可以直接从官方Github库中下载定义网络结构的文件,地址为:https://raw.githubusercontent.com/tensorflow/models/master/research/slim/nets/mobilenet_v1.py1.2下载MobileNetV...

2018-10-22 21:15:03

MobileNet原理+手写python代码实现MobileNet

MobileNet是针对移动端优化的卷积,所以当需要压缩模型时,可以考虑使用MobileNet替换卷积。下面我们开始学习MobileNet原理,并且先通过Tensorflow函数接口实现MobileNet,再手写python代码实现MobileNet。

2018-06-30 12:58:21

Tensorflow反卷积(DeConv)实现原理+手写python代码实现反卷积(DeConv)

上一篇文章已经介绍过卷积的实现,这篇文章我们学习反卷积原理,同样,在了解反卷积原理后,在后面手写python代码实现反卷积。1反卷积原理反卷积原理不太好用文字描述,这里直接以一个简单例子描述反卷积过程。假设输入如下:[[1,0,1],[0,2,1],[1,1,0]]反卷积卷积核如下:[[1,0,1],[-1,1,0],[0,-1,

2018-01-22 19:43:48

Tensorflow卷积实现原理+手写python代码实现卷积

从一个通道的图片进行卷积生成新的单通道图的过程很容易理解,对于多个通道卷积后生成多个通道的图理解起来有点抽象。本文以通俗易懂的方式讲述卷积,并辅以图片解释,能快速理解卷积的实现原理。最后手写python代码实现卷积过程,让Tensorflow卷积在我们面前不再是黑箱子!注意:本文只针对batch_size=1,padding='SAME',stride=[1,1,1,1]进行实验和解

2018-01-21 17:30:50

Tensorflow将模型导出为一个文件及接口设置

在上一篇文章中《Tensorflow加载预训练模型和保存模型》,我们学习到如何使用预训练的模型。但注意到,在上一篇文章中使用预训练模型,必须至少的要4个文件。这很不便于我们的使用。有没有办法导出为一个pb文件,然后直接使用呢?答案是肯定的。

2017-11-10 21:13:44

Tensorflow加载预训练模型和保存模型

使用tensorflow过程中,训练结束后我们需要用到模型文件。有时候,我们可能也需要用到别人训练好的模型,并在这个基础上再次训练。这时候我们需要掌握如何操作这些模型数据。看完本文,相信你一定会有收获!

2017-11-10 19:07:16

TensorFlow中的队列

在上一篇文章中,虽然最终运行结果正确,但是在运行结果最后报了一个错误:_1_input_producer:Skippingcancelledenqueueattemptwithqueuenotclosed这主要是主线程已经关闭,但是读取数据入队线程还在执行入队。这篇文章转自《理解TensorFlow的Queue》一文,文章对TF队列讲的很详细,受益匪浅,很有必要转载过来。

2017-09-25 11:10:01

TensorFlow读取数据

本文介绍如何使用TensorFlow来读取图片数据,主要介绍写入TFRecord文件再读取和直接使用队列来读取两种方式。假设我们图片目录结构如下...

2017-09-23 16:22:49

OpenCV 3.2.0 + opencv_contrib+VS2017

首先本文假定你的电脑已经配置好了OpenCV3.2.0,并且想要在此基础上,添加opencv_contrib。在学习图像识别中的特征点检测和匹配时,需要用到一些常用的算法如FREAK、Surf和Sift算法等,但从OpenCV3以后,这些常用的算法OpenCV的Release版本中并不存在,因为他们是存放在opencv_contrib目录下面的未稳定功能模块,所以如果我们想要使用这些功能,需要自己下

2017-08-02 20:25:46

IntelliJ IDEA平台下JNI编程(五)—本地C代码创建Java对象及引用

本文学习如何在C代码中创建Java对象和对象数组,前面我们学习了C代码中访问Java对象的属性和方法,其实在创建对象时本质上也就是调用构造函数,因此本文知识学习起来也很轻松。有了前面学习数组创建的方法后,C代码创建对象数组同样很容易,下面开始学习吧~

2017-03-23 19:37:47

IntelliJ IDEA平台下JNI编程(四)—本地C代码访问JAVA对象

本文主要针对C代码中访问JVM中对象的普通变量、静态属性、普通函数、静态函数进行举例讲解,通过本文的学习将进一步理解JNIEnv在本地代码和Java之间的重要性。有了前面几篇文章的基础,学习起本文来将更容易。好了,接下来往下学习吧~

2017-03-22 21:29:51

IntelliJ IDEA平台下JNI编程(三)—字符串、数组

在前面HelloWorld篇中,自动生成的头文件对本地方法声明的形参列表中的第一个参数即为JNIEnv*。那么JNIEnv到底能用来做什么?初学JNI的时候并没有太在意,只满足于Java能调用C代码就行,而并没有深究。今天这篇文章将学习JNI本地函数中如何与Java代码中的字符串、数组相互访问(或转换)。通过这篇文章的学习,相信会对JNIEnv有进一步了解。

2017-01-13 19:11:01

IntelliJ IDEA平台下JNI编程(二)—类型映射

这篇文章是直接从《TheJava™NativeInterfaceProgrammer’sGuideandSpecification》中整理,可以前往http://docs.oracle.com/javase/7/docs/technotes/guides/jni/spec/jniTOC.html中查阅。本文只是作为参考用,并不涉及到深层次的技术。主要是为了后面学习过程中能快速查阅,花半分钟浏览一下即可。

2017-01-12 17:08:11

查看更多

CSDN身份
  • 博客专家
勋章 我的勋章
  • 专栏达人
    专栏达人
    授予成功创建个人博客专栏的用户。专栏中添加五篇以上博文即可点亮!撰写博客专栏浓缩技术精华,专栏达人就是你!
  • 持之以恒
    持之以恒
    授予每个自然月内发布4篇或4篇以上原创或翻译IT博文的用户。不积跬步无以至千里,不积小流无以成江海,程序人生的精彩需要坚持不懈地积累!
  • 勤写标兵Lv1
    勤写标兵Lv1
    授予每个自然周发布1篇到3篇原创IT博文的用户。本勋章将于次周周三上午根据用户上周的博文发布情况由系统自动颁发。