本文旨在展示如何通过以下步骤使用TensorFlow的对象检测API训练实时视频对象检测器并将其快速嵌入到自己的移动应用中： 搭建开发环境 准备图像和元数据 模型配置和训练 将训练后的模型转换为TensorFlow...API和依赖项 一旦完成了项目设置，Tensorflow对象检测API现在应该位于中rf-models/research/object_detection，该代码库目前由社区维护，稍后将在此处调用该模块进行模型训练...（可选）要在Tensorflow对象检测API代码基础之上进行进一步的工作，请检出model_main.py并model_lib.py作为起点。 现在，需要安装其余的依赖项。...对象检测API中的python模块添加到搜索路径中，稍后将在模型脚本中调用它们。...首次编译应用程序时，请更新捆绑包标识符，然后在“常规”->“签名”中选择开发团队。 将移动设备连接到笔记本电脑 在Xcode中构建并运行该应用程序。
此外，开发人员不再需要从 python/JIT 中保存模块并加载到 C++ 中，因为它现在可以直接在 C++ 中使用。...如果检测到可能的挂起，这个特性将中止被卡住的 collectives 并抛出异常/中止进程。...当与 torchelastic(可以从最后一个检查点恢复训练过程)之类的东西一起使用时，用户可以有更高的可靠性进行分布式训练。...这样 TorchScript 中支持的主要 RPC API 就完整了，它允许用户在 TorchScript 中使用现有的 python RPC API (在脚本函数或脚本方法中，它将释放 python...[BETA] 基于 RPC 的性能分析增强 在 PyTorch 1.6中首次引入了与 RPC 框架结合使用的 PyTorch 分析器的支持。
/en/latest/ 有些步骤可能有点繁琐或者容易出错，这里整理一下安装步骤和常见的问题解决方法如下： 一、安装Python和TensorFlow-GPU 2.2.0版本。...API文件并解压。...https://github.com/tensorflow/models，将解压后的目录重命名保存到指定目录，下载 解压后是models-master文件夹，重命名为models，然后放到指定目录，比如...三、配置目标检测API目录。...在python安装目录的Lib\site-packages下创建tensorflow.pth文件，在其中添加Object Detection API文件路径： D:\TensorFlow\models\
TensorFlow对象目标检测API demo可以让您识别图像中目标的位置，这可以应用到一些很酷的的应用程序中。 有时我们可能会拍摄更多人物照片而不是景物照片，所以可以用同样的技术来识别人脸。...:TensorFlow对象检测API是基于TensorFlow构建的框架，用于在图像中识别对象。...例如，你可以用许多猫的照片来训练对象检测器，一旦训练好了你就可以输入一个待遇测的猫的图像，它会返回一个矩形列表，每个矩形中有一个猫。虽然是API，但您可以把它看作是一组用于迁移学习的方便实用的工具。...由于对象检测API（Object Detection API）会输出对象在图像中的位置，因此不能将图像和标签作为训练数据传递给对象。...▌第3步：部署模型进行预测 ---- ---- 将模型部署到机器学习引擎我需要将我的模型检查点转换为ProtoBuf。 在我的训练过程中，我可以看到从几个检查点保存的文件： ?
# 实例恢复的触发数据库在如下场景中，将自动执行实例恢复：单机部署或共享集群中所有的数据库实例在异常关闭（例如服务器异常断电或数据库shutdown abort）后首次打开时。...在实例恢复期间，数据库必须回放从检查点开始所有的redo日志文件。如上图所示，检查点后的某些更改可能也已写入数据文件，但只有检查点前的更改才保证一定已全部被写入数据文件。...故障诊断架构有助于预防、检测、诊断和解决问题。发生严重错误时，触发自动故障诊断，将诊断数据存储在自动诊断存储库中。...事件警报：数据库检测到严重的错误，会在第一时间收集诊断数据，分配事件编号标识，存储在自动诊断存储库中，以便问题的追踪和解决。trace日志：数据库检测到一些异常后，会自动记录trace日志。...例如归档磁盘空间不足时，数据库被设置为故障状态，避免用户执行业务卡住时无法感知错误。数据库管理员释放空间后，数据库检测到有可用空间，会自动恢复正常状态（也可以手动清理数据库的故障状态）。
import os from tensorflow import keras #tensorflow-gpu==2.0.0 import tensorflow as tf import json 3....在多工作器（worker）培训中，除了常规的“工作器”之外，通常还有一个“工人”承担更多责任，比如保存检查点和为 TensorBoard 编写摘要文件。...我们通过在您选择的分布式文件系统中保留训练状态来做到这一点，以便在重新启动先前失败或被抢占的实例后，将恢复训练状态。...回调会将检查点和训练状态存储在与 ModelCheckpoint 的 filepath 参数相对应的目录中。...工作器重新加入集群后，其他工作器也将重新启动。现在，每个工作器都将读取先前保存的检查点文件，并获取其以前的状态，从而使群集能够恢复同步，然后继续训练。
它由以下步骤组成： 通过创建一组标记训练图像来准备数据集，其中标签代表图像中Wally的xy位置； 读取和配置模型以使用Tensorflow目标检测API； 在我们的数据集上训练模型； 使用导出的图形对评估图像的模型进行测试...最简单的机器学习问题的目标值通常是标量(比如数字检测器)或分类字符串。Tensorflow目标检测API训练数据使用两者的结合。它包括一组图像，并附有特定目标的标签和它们在图像中出现的位置。...训练 Tensorflow目标检测API提供了一个简单易用的Python脚本来重新训练我们的模型。...该脚本将在一定数量的步骤后自动存储检查点文件，以便你随时恢复保存的检查点，以防计算机在学习过程中崩溃。 这意味着当你想结束模型的训练时，你可以终止脚本。 但是什么时候停止学习？...我写了一些简单的Python脚本（基于Tensorflow 目标检测API），你可以在模型上使用它们执行目标检测，并在检测到的目标周围绘制框或将其暴露。
针对那些想要突破 ML 界限的研究者，谷歌在 TensorFlow 的低级 API 上投入了大量精力：现在可以导出内部使用的所有 ops，并提供关于变量和检查点等重要概念的可继承界面（inheritable....train.Optimizers； Estimator.export_savedmodel 已更名为 export_saved_model； 当保存模型时，Estimators 会自动去除默认的算子属性...要设置进程数量，可使用 tf.config.threading； tf.keras.model.save_model 和 model.save 是默认的模型保存 API，但 HDF5 依然支持； tf.keras.experimental.export_saved_model...CPU 版本为： pip install tensorflow GPU 版本为： pip install tensorflow-gpu 示例代码 因为使用 Keras 高级 API，TensorFlow2.0...训练完模型后，最后就是做推断了： ? ?
，可以对狗和猫品种进行实时检测，并且手机上的空间不超过12M。请注意，除了在云中训练对象检测模型之外，你也可以在自己的硬件或Colab上运行训练。...我们可以使用许多模型来训练识别图像中的各种对象。我们可以使用这些训练模型中的检查点，然后将它们应用于我们的自定义对象检测任务。...对于这个例子，我们使用MobileNet的SSD，MobileNet是一种针对移动设备进行优化的对象检测模型。首先，下载并提取已在COCO数据集上预训练的最新MobileNet检查点。...要查看Object Detection API支持的所有模型的列表，请查看下方链接（model zoo）。提取检查点后，将3个文件复制到GCS存储桶中。...综上，初始化预训练模型检查点然后添加我们自己的训练数据的过程称为迁移学习。配置中的以下几行告诉我们的模型，我们将从预先训练的检查点开始进行对象检测的迁移学习。
这个 API 可以用于检测图像和/或视频中的对象，带有使用边界框，使用可用的一些预先训练好的模型，或者你自己可以训练的模型（API 也变得更容易）。...在本教程中，我们将介绍如何调整 API 的 github 仓库中的示例代码，来将对象检测应用到来自摄像头的视频流。 首先，我们将首先修改笔记本，将其转换为.py文件。...四、创建 TFRecord 欢迎阅读 TensorFlow 目标检测 API 系列教程的第 4 部分。在本教程的这一部分，我们将介绍如何创建 TFRecord 文件，我们需要它来训练对象检测模型。...接下来，在主对象检测目录中创建一个训练目录。...五、训练自定义对象检测器 欢迎阅读 TensorFlow 对象检测 API 系列教程的第 5 部分。在本教程的这一部分，我们将训练我们的对象检测模型，来检测我们的自定义对象。
TensorFlow 对象检测 API 概述 可以在这里找到 TensorFlow 对象检测 API。...在 Google Cloud 上使用 TensorFlow 检测对象 以下说明介绍了如何使用 Google Cloud 上的 TensorFlow 对象检测 API 来检测对象。...使用 TensorFlow 和 Google Colab 训练自定义对象检测器 在本练习中，我们将使用 TensorFlow 对象检测 API 使用四种不同的模型训练自定义对象检测器。...训练工作使用 TensorFlow 对象检测 API，该 API 在执行期间调用各种 Python .py文件。...我们已经冻结了使用 TensorFlow 对象检测 API 在“第 10 章”，“使用 R-CNN，SSD 和 R-FCN”进行对象检测的模型。
所谓检查点就是一个二进制文件，包含了训练过程中在具体点时TensorFlow模型的状态。下载和解压检查点后，你会看到它包含3个文件： ?...在我的 train/bucket 中，我可以看到从训练过程的几个点中保存出了检查点文件： ? 检查点文件的第一行会告诉我们最新的检查点路径——我会从本地在检查点中下载这3个文件。...等模型部署后，就可以用ML Engine的在线预测 API 来为一个新图像生成预测。...我只选用置信值分数高出 70% 的检测。 detection_classes 会告诉我们检测结果相关的标签 ID。在我们的这里例子中会一直只有一个 ID，因为只有一个标签。...如果发现有检测结果，就将照片下载，然后会把照片和检测置信分数展示在应用上。
当作业从故障中自动恢复或使用保存点手动恢复时，这些起始位置配置方法不会影响起始位置。在恢复时，每个 Kafka 分区的起始位置由存储在保存点或检查点中的偏移量确定。...如果作业失败，Flink 会从最新检查点的状态恢复流处理程序，并从保存在检查点中的偏移量重新开始消费来自 Kafka 的记录。 因此，检查点间隔定义了程序在发生故障时最多可以回退多少。...当作业开始运行，首次检索分区元数据后发现的所有分区会从最早的偏移量开始消费。 默认情况下，分区发现是禁用的。...当使用 Flink 1.3.x 之前的版本，消费者从保存点恢复时，无法在恢复的运行启用分区发现。如果要启用，恢复将失败并抛出异常。...启用检查点：如果启用检查点，那么 Flink Kafka Consumer 会在检查点完成时提交偏移量存储在检查点状态中。
前言 状态在 Flink 中叫作 State,用来保存中间计算结果或者缓存数据。根据是否需要保存中间结果，分为无状态计算和有状态计算。...State的典型实例如：Sum求和、去重、模式检测CEP。...适用嵌入式的本地数据库 RocksDB 将流计算数据状态存储在本地磁盘中，不会受限于 TaskManager 的内存大小，在执行检查点时，再将整个 RocksDB 中保存的 State 数据全量或者增量持久化到配置的文件系统中...，在 JobManager 内存中会存储少量的检查点元数据。...调用 cleanupFullSnapshot() 做完整快照时清理后，在获取完整状态时激活清理。 调用 cleanupIncrementally 通过增量触发器渐进清理 State。
1VLG8e7YSEwypxU-noRNhsv5dW4NfTGce 安装 gpt-2-simple 可以通过 PyPI 来安装： pip3 install gpt_2_simple 你还要为你的系统安装相应的 TensorFlow（如 tensorflow 或 tensorflow-gpu...'shakespeare.txt', steps=1000) # steps is max number of training steps gpt2.generate(sess) 生成模型的检查点默认在....start_tf_sess() gpt2.load_gpt2(sess) gpt2.generate(sess) 与 textgenrnn 一样，你可以用 return_as_list 参数生成并保存文本供以后使用...（如 API 或机器人）。...对于 Colaboratory，允许模型在训练期间自动将检查点保存至 Google Drive，以防止超时。
这篇文章是“用Tensorflow和OpenCV构建实时对象识别应用”的后续文章。具体来说，我在自己收集和标记的数据集上训练了我的浣熊检测器。完整的数据集可以在我的Github repo上看到。...浣熊检测器 如果你想知道这个探测器的更多细节，就继续读下去！ 在这篇文章中，我将解释所有必要的步骤来训练你自己的检测器。特别地，我创建了一个具有相对良好结果的对象检测器来识别浣熊。...为了准备API的输入文件，你需要考虑两件事。首先，你需要一个RGB图像，它被编码为jpeg或png，其次你需要一个图像的包围盒(xmin，ymin，xmax，ymax)，以及在包围盒中的对象的类。...在我的例子中，我必须将模型检查点从Google Cloud bucket复制到本地机器上，然后使用所提供的脚本导出模型。你可以在我的repo中找到这个模型。 ?...v=W0sRoho8COI(浣熊检测器是令人震惊的) 如果你看过这个视频,你会发现并不是每个浣熊都被检测到或是被误分类。这是合乎逻辑的,因为我们只训练在一个小的数据集的模型。
在TensorFlow的许多功能和工具中，隐藏着一个名为TensorFlow对象探测API（TensorFlow Object Detection API）的组件。...TensorFlow对象检测API：https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/object_detection ?...本文的目的是描述我在训练自己的自定义对象检测模型时所采取的步骤，并展示我的皮卡丘检测技能，以便你可以自己尝试。首先，我将从程序包的介绍开始。...在应用中的检测的屏幕截图 Tensorflow对象检测API 这个程序包是TensorFlow对对象检测问题的响应——也就是说，在一个框架中检测实际对象(皮卡丘)的过程。...我将这个文件在一个名为“training”的新目录下保存为object-detection.pbtxt。
返回实例对象 context } // TODO: 设置检查点目录 ssc.checkpoint("datas/streaming/state-8888") // TODO：...使用StreamingContext中【getActiveOrCreate】方法构建StreamingContext实例对象，方法声明如下： 若Application为首次重启，将创建一个新的StreamingContext...，有时有问题，比如修改程序，再次从运行时，可能出现类型转换异常，如下所示： 原因在于修改DStream转换操作，在检查点目录中存储的数据没有此类的相关代码，ClassCastException异常...= conn) conn.close() } // 返回集合，转换为不可变的 map.toMap } /** * 保存Streaming每次消费Kafka数据后最新偏移量到MySQL...数据源、数据处理、数据输出 DSL或SQL分析数据 3、数据源比较丰富 提供一套流式数据源接口，只要实现，就可以流式读取和保存 Structured Streaming 在 Spark 2.0
notes，它实现了如下功能，在前向传播时，PyTorch 将保存模型中的每个函数的输入元组。...梯度检查点首次发表在2016年的论文 《Training Deep Nets With Sublinear Memory Cost》 中。...>>> 测试 API PyTorch API 中有两个不同的梯度检查点方法，都在 torch.utils.checkpoint 命名空间中。...你无法控制片段的边界在哪里，也无法对整个模块应用检查点（而是其中的一部分）。 替代方法是使用更灵活的 checkpoint API....参数将在前向时被保存，然后用于在反向时重新计算其输出值。 为了使其能够工作，我们必须对模型定义进行一些额外的更改。
如果我们想使用 YOLO 进行汽车检测，则网格和预测的边界框可能如下所示： 上图仅包含过滤后获得的最终框集。值得注意的是，YOLO 的原始输出包含许多同一个对象的边界框。...YOLO的版本 YOLO 于 2015 年由 Joseph Redmon 在其题为“你只看一次：统一的实时对象检测”的研究论文中首次提出。...在拟合模型之前，定义对您的目的有用的回调。确保指定存储模型检查点和相关日志的路径。...如果你使用一组类似于我在拟合时初始化和传入的回调，那些在较低损失方面显示模型改进的检查点将被保存到指定的目录中。...您初始化一个模型对象，传入最佳检查点的路径以及带有类的 txt 文件的路径。
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