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TensorFlow Lite 开发手册(6)——TensorFlow Lite模型使用通用流程(以CPM算法为例)

TensorFLow Lite 开发手册(6)——TensorFlow Lite模型使用通用流程(以CPM算法为例)(一)流程示意(二)主要函数说明(三) 操作流程3.1 CPM算法介绍3.2 加载模型3.3 加载所有tensor3.4 获取输入输出信息3.5 构建输入3.6 调用模型3.7 取出输出结果3.8 输出结果后处理3.8 标记结果3.9 完整程序(一)流程示意Created wi...

2019-11-03 22:50:07

TensorFlow Lite 开发手册(5)——TensorFlow Lite模型使用实例(分类模型)

TensorFLow Lite 开发手册(5)——TensorFlow Lite模型使用实例(分类模型)(一)新建CLion工程(二)编写Cmakelist(三)编写main.cpp(四)下载预训练模型(五)修改模型配置(六)运行实例(一)新建CLion工程到(https://download.csdn.net/download/weixin_42499236/11892106)下载该工程,解...

2019-10-22 09:28:17

TensorFlow Lite 开发手册(4)——安装TensorFlow Lite

TensorFLow Lite 开发手册(4)——安装TensorFlow Lite(一)平台支持(二)下载源代码(三)安装依赖库(1)安装工具链(2)安装依赖库(四)编译TensorFlow Lite(一)平台支持操作系统iOS、Android、Linux开发平台ARM64(支持RK3399)、Raspberry Pi、iOS(二)下载源代码到GitHub仓库下...

2019-10-22 09:26:05

TensorFlow Lite 开发手册(3)——模型转换

TensorFLow Lite 开发手册(3)——模型转换(一)模型转换简介(1)工作流程(2)转换示例模型(二)模型调用(1) Python 接口(2) C++接口(一)模型转换简介(1)工作流程基本工作流程如下:TensorFlow Lite 提供以下三种模型转换方法:tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model(),转换实例化的Keras模型...

2019-10-22 09:20:46

TensorFlow Lite 开发手册(2)——TensorFlow 2.0使用简介

TensorFLow Lite 开发手册(2)——TensorFlow 2.0使用简介(一)训练模型的一般流程(二)训练示例模型(一)训练模型的一般流程训练模型的基本流程如下:将 Tensorflow 导入程序:import tensorflow as tffrom tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten, Conv2Dfrom...

2019-10-22 09:16:55

TensorFlow Lite 开发手册(1)——TensorFlow 2.0安装

TensorFLow Lite 开发手册(1)——TensorFlow 2.0安装与使用(一) TensorFlow 2.0安装(二) TensorFlow 2.0 新特性简介(一) TensorFlow 2.0安装创建虚拟环境:conda create --name py36-tf20 python=3.6conda activate py36-tf20目前conda源尚未维护至2....

2019-10-22 09:11:03

Caffe修炼之路(5)——自行制作图片分类数据

Caffe修炼之路(5)——自行制作图片分类数据(一)前 言(二)准备一些图片(三)生成图片文件列表(四)数据转换(一)前 言由于Caffe的输入数据是以lmdb或者leveldb格式的文件,因此我们需要将数据库中的图片转换成caffe能允许的输入格式数据集,这个时候就发现MNIST数据集的怀抱真温暖:(二)准备一些图片在caffe-master/data目录下建立新建dogvsc...

2019-07-03 17:12:20

Caffe修炼之路(4)——卷积层和池化层详解

Caffe修炼之路(4)——卷积层和池化层详解(一)前 言(二)卷积层(三)池化层(三)总 结(一)前 言上一节我们尝试着自定义卷积神经网络,然后对MNIST数据集进行了学习,效果还是很不错的,训练速度也很快,不愧是C++写的框架,我只能说:这一节来好好说道说道卷积层和池化层的定义,毕竟是基础中的基础(二)卷积层首先来看卷积层,如下所示:layer { name: "co...

2019-07-03 15:56:56

Caffe修炼之路(3)——自己编写卷积神经网络

Caffe修炼之路(3)——自己编写卷积神经网络(一)前 言(二)网络proto文件编写(三)Solver配置(四)开始训练(一)前 言上一节我们跑了Caffe自带的MNIST示例,感觉用Caffe训练还是挺简单的,不由得说一句:这一节就开始自己编写神经网络了,数据就暂时使用上一节下载好的MNIST数据,之后再自己制作数据,ok我们开始吧!(二)网络proto文件编写这就是写你的...

2019-07-03 15:19:57

Caffe修炼之路(2)——运行MNIST示例

Caffe修炼之路(2)——运行MNIST示例(一)前 言(二)下载MNIST数据(三)MNIST数据格式转换(四)运行示例(一)前 言在上一节中,我们成功安装了Caffe,接下来就先来探索一番,还是熟悉的数据集,还是熟悉的味道:这一节我们来跑一跑Caffe自带的MNIST示例,使用Clion打开Caffe-master文件夹,如下所示:我们要用的都在examples/mnist目录下...

2019-07-03 13:41:50

Caffe修炼之路(1)——无伤安装Caffe组件

Caffe修炼之路(1)——无伤安装Caffe组件(一)一入Caffe深似海,从此Python是路人(二)开始安装(1)下载Caffe源码(2)安装Cmake(3)安装依赖库(4)更改配置文件(三)(一)一入Caffe深似海,从此Python是路人上面这句话当然是开玩笑的啦,不用Python是不可能的,这辈子都不可能的!!!暑假要去京东实习了,那边的前辈告知可能之后用Caffe比较多,所...

2019-07-03 13:18:31

YOLO系列算法综述(2)——YOLO V2算法

YOLO系列算法综述(2)——YOLO V2算法Abstract(摘要)1 Introduction(简介)2 Better(更好)3 Faster(更快)4 Stronger(更健壮)5 总 结Abstract(摘要)隆重向您介绍我们的最新的成果——YOLO 9000,作为当前最先进的实时目标检测系统,YOLO 9000能够识别超过9000类目标。我们对YOLO检测算法做出了许多改进,既加...

2019-04-08 17:34:01

YOLO系列算法综述(1)——YOLO V1算法

YOLO系列算法综述(1)——YOLOV1算法Abstract(摘要)1Introduction(简介)2UnifiedDetection(统一检测)2.1NetworkDesign(网络设计)2.2Training(训练)2.3Inference(推论)2.4LimitationsofYOLO(YOLO的限制)3总结Abstract(摘要)我们设计了一种新的目标...

2019-04-02 21:34:59

Keras大法(10)——在Keras中调用Tensorboard工具

Keras大法(10)——在Keras中调用Tensorboard工具(一)前言(二)示例代码(三)读取训练日志(三)总结(一)前言Tensorboard是TensorFlow自带的一款强大的可视化工具,作为TensorFlow的一大“门面”,它可以对模型的训练过程进行十分生动地可视化,Tensorboard非常好用,当我们使用Keras以TensorFlow作为backend时...

2019-02-25 21:23:38

TensorFlow实践(16)——tf.enable_eager_execution方法

TensorFlow实践(16)——tf.enable_eager_execution方法(一)前言(二)代码示例(三)总结(一)前言在即将到来的TensorFlow2.0中将对部分机制做出重大调整,其中之一就是将原有的静态图机制(使用静态图的TensorFlow工作流程如下图所示)调整为动态图机制,这将使得TensorFlow更加灵活和易用,在2.0版本到来之前,我们可以通过t...

2019-02-25 19:54:47

Keras大法(9)——实现ResNet-34模型

Keras大法(9)——实现ResNet-34模型(1)模型结构(2)模型代码(3)总结(1)模型结构ResNet-34的模型结构如下:(2)模型代码fromkeras.layersimportConv2D,BatchNormalization,Dense,Flatten,\MaxPooling2D,AveragePooling2D,ZeroPaddin...

2019-02-25 19:09:09

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Keras大法(8)——实现VGGNet19模型(1)模型结构(2)模型代码(3)总 结(1)模型结构模型结构如下:(2)模型代码import tensorflow as tffrom tensorflow import keras# 使用tf.data进行数据馈送,此为参考示例def parse_function(example_proto): features =...

2019-02-11 14:43:23

Keras大法(7)——实现AlexNet模型

Keras大法(7)——实现AlexNet模型(1)模型结构(2)模型代码(3)总结(1)模型结构(2)模型代码importtensorflowastffromtensorflowimportkeras#使用tf.data进行数据馈送,此为参考示例defparse_function(example_proto):features={...

2019-02-11 14:43:18

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Keras大法(6)——实现LeNet5模型(1)模型结构(2)模型代码(3)总结(1)模型结构模型结构如下:(2)模型代码importtensorflowastffromtensorflowimportkerasimportosos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="2"#使用tf.data进行数据馈送,此为参考示例...

2019-02-11 14:43:11

tf.estimator API技术手册(16)——自定义Estimator

tf.estimator API技术手册(16)——自定义Estimator(一)前 言(二)自定义estimator的一般步骤(三)准备训练数据(四)自定义estimator实践(1)创建特征列(2)编写模型函数(3)创建estimator实例(4)开始训练(5)使用tensorboard查看训练日志(6)进行预测、评估(7)完整代码(五)总 结(一)前 言在该系列教程的前15章内,我们介绍...

2019-02-04 14:20:06

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