问题 INFO:tensorflow:Restoring parameters from /tmp/mnist_convnet_model\model.ckpt-1619 2018-04-10 16:02:17.996575: W c:\l\tensorflow_1501918863922\work\tensorflow-1.2.1\tensorflow\core\framework\op_kernel.cc:1158] Not found: Key conv___1/bias not found in c
看了pascal_voc.py代码,可以把代码的jpg拼接改成png,这样可以不做上一步.
Defined in tensorflow/python/framework/errors_impl.py.
本文介绍了如何使用TensorFlow进行模型训练和推理,并探讨了在训练和推理过程中可能遇到的错误和解决方法。
今天,我们将自己动手打造出一款基于深度学习的照相机,当小鸟出现在摄像头画面中时,它将能检测到小鸟并自动进行拍照。最终成品所拍摄的画面如下所示:
安装conda 下载地址:https://repo.continuum.io/miniconda/Miniconda2-latest-Linux-x86_64.sh 下载完成后执行: bash Miniconda2-latest-Linux-x86_64.sh 安装地址:xlz/Miniconda 刷新一下配置文件:source /home/xlz/.bashrc #这里是管理员权限吼 创建实验环境:conda create -n stackGan python=2.7 #我们创建一个虚拟2.7环
在训练并保存模型时遇到的错误,解决方法是在ckpt目录前面加个点就可以解决,如下图:
大数据文摘作品 编译:Yanruo、小鱼 这是一份详细介绍了目标检测的相关经典论文、学习笔记、和代码示例的清单,想要入坑目标检测的同学可以收藏了! 在大数据文摘后台回复“目标检测”可打包下载全部论文~
ERROR: Cannot uninstall ‘wrapt’. It is a distutils installed project and thus we cannot accurately determine which files belong to it which would lead to only a partial uninstall.
我叫 Jacob,是 Google AI Resident 项目的研究学者。我是在 2017 年夏天加入该项目的,尽管已经拥有了丰富的编程经验,并且对机器学习的理解也很深刻,但此前我从未使用过 TensorFlow。当时我觉得凭我的能力应该很快就能上手。但让我没想到的是,学习曲线相当的陡峭,甚至在加入该项目几个月后,我还偶尔对如何使用 TensorFlow 代码来实现想法感到困惑。我把这篇博文当作瓶中信写给过去的自己:一篇我希望在学习之初能被给予的入门介绍。我希望这篇博文也能帮助到其他人。
本章介绍如何设置开发环境,以使用 TensorFlow 构建所有 iOS 或 Android 应用,本书其余部分对此进行了讨论。 我们不会详细讨论可用于开发的所有受支持的 TensorFlow 版本,OS 版本,Xcode 和 Android Studio 版本,因为可以在 TensorFlow 网站或通过 Google。 相反,我们将在本章中简要讨论示例工作环境,以便我们能够快速了解可使用该环境构建的所有出色应用。
导读:虽然对于大多数人来说 TensorFlow 的开发语言是 Python,但它并不是一个标准的 Python 库。这个神经网络框架通过构建「计算图」来运行,对于很多新手来说,在理解其逻辑时会遇到很多困难。本文中,来自谷歌大脑的工程师 Jacob Buckman 将试图帮你解决初遇 TensorFlow 时你会遇到的麻烦。
TensorFlow程序可以通过tf.device函数来指定运行每一个操作的设备,这个设备可以是本地的CPU或者GPU,也可以是某一台远程的服务器。但在本文中只关心本地的设备。TensorFlow会给每一个可用的设备一个名称,tf.device函数可以通过设备的名称来指定执行运算的设备。比如CPU在TensorFlow中的名称为/cpu:0。在默认情况下,即使机器有多个CPU,TensorFlow也不会区分它们,所有的CPU都使用/cpu:0作为名称。而一台机器上不同GPU的名称是不同的,第n个GPU在TensorFlow中的名称为/gpu:n。比如第一个GPU的名称为/gpu:0,第二个GPU名称为/gpu:1,以此类推。
因为Android Demo里的模型是已经训练好的,模型保存的label都是固定的,所以我们在使用的时候会发现还有很多东西它识别不出来。那么我们就需要用它来训练我们自己的数据。下面就是使用SSD-MobileNet训练模型的方法。
在计算图中,节点表示计算单位,边表示计算用到和产生的数据。 例如,在TensorFlow图中,tf.matmul操作将对应于具有两个输入边(要乘以的矩阵)和一个输出边(乘法的结果)的单个节点。
oschina_飞桨专区:https://www.oschina.net/group/paddlepaddle
Tensorflow 2.0发布已经有一段时间了,各种基于新API的教程看上去的确简单易用,一个简单的mnist手写识别只需要下面不到20行代码就OK了,
由于历史原因,python长期存在两个版本,python 2和python 3,而且存在兼容问题。虽然经过开发者不断的努力,普遍转向Python 3,但Python 2仍然像打不死的小强,顽强的存在着。比如大多数Linux发行版本,python 2依然是默认版本。再加上python社区非常活跃,各种python库也在不停的向前发展,不同版本python库之间不兼容的情况一直存在。有时开发者也很尴尬,比如发布了一个项目到github,会有读者过来问,为什么代码在我这儿出错?
Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation
随着互联网的快速发展,越来越多的图片和视频出现在网络,特别是UCG产品,激发人们上传图片和视频的热情,比如微信每天上传的图片就高达10亿多张。每个人都可以上传,这就带来监管问题,如果没有内容审核,色情图片和视频就会泛滥。前不久,一向以开放著称的tumblr,就迫于压力,开始限制人们分享色情图片。更别提国内,内容审核是UCG绕不过去的坎。还记得前几年出现的职业鉴黄师这一职业么?传说百万年薪,每天看黄片看得想吐,但最近又很少有人提及这一职业,这个应监管而生的职业,因人工智能的出现又快速消亡。(当然也不是完全消亡,毕竟判断是否色情是一个主观的事情,有些艺术和色情之间的边界比较模糊,需要人工加以判断)
Python API Guides (仅记录日常用到的api) TensorFlow API 树 (Python) Tensor转换: Ref 生成tensor tf.string_to_number tf.to_double tf.to_float tf.to_bfloat16 tf.to_int32 tf.to_int64 tf.cast tensor形状op tf.shape tf.size tf.rank tf.reshape tf.squeeze tf.expand_di
📷 向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号:datayx 目标检测yolov5 v6.0版,pytorch实现,包含了目标检测数据标注,数据集增强,训练自定义数据集全流程。 一.环境 Python >= 3.7 Pytorch >= 1.7.x 二.标注工具 pip install labelImg ==1.8.6 安装完毕后,键入命令: labelImg 或者下载工具 labelImg.exe 项目全部代码,数据集,标注工具,预训练模型获取方式: 关注
记录一下安装win10+GeForce GTX1060+CUDA 9.0+cuDNN7.3+tensorflow-gpu 1.12.0+python3.5.5
之前写过几篇关于tensorflow object detection API使用的相关文章分享,收到不少关注与鼓励,所以决定再写一篇感谢大家肯定与支持。在具体介绍与解释之前,首先简单说一下本人测试与运行的系统与软件环境与版本
Serializer 用于获取复杂的 python 模型并将它们转换为 json。序列化程序还可用于在验证传入数据后将 json 反序列化回 Python 模型。
此文为交流群「TensorFlow群」呵呵哒贡献,自己在win10中安装时踩过的坑,希望还被这些问题困扰的小伙伴,看完此文后能豁然开朗,同时没有安装过的以后可能会用到的小伙伴,可以收藏下,以备后用。
TensorFlow 1.9.0正式版发布了,下面是更新和改进的细节,更详细的信息请到网站查阅:github.com/tensorflow/tensorflow/releases/tag/v1.9.0
本文介绍了在Tensorflow中使用protobuf时遇到的报错问题,通过升级protobuf库版本以及使用默认的pool来解决这个问题。同时,文章也介绍了一些可能的原因和解决方法。
tf2相比于tf1来说更加的友好,支持了Eager模式,代码和keras基本相同,所以代码也很简单,下面就如何用tf2-yolov3训练自己的数据集。 项目的代码包:链接: tf2-yolov3.需要自行下载 至于tf2-yolov3的原理可以参考这个链接,我觉得是讲的最好一个:链接: yolov3算法的一点理解.
作者:才云科技Caicloud,郑泽宇,顾思宇 要将深度学习应用到实际问题中,一个非常大的问题在于训练深度学习模型需要的计算量太大。比如Inception-v3模型在单机上训练到78%的正确率需要将近半年的时间 ,这样的训练速度是完全无法应用到实际生产中的。为了加速训练过程,本章将介绍如何通过TensorFlow利用GPU或/和分布式计算进行模型训练。本文节选自《TensorFlow:实战Google深度学习框架》第十章。 本文将介绍如何在TensorFlow中使用单个GPU进行计算加速,也将介绍生成Ten
讲道理,docker是天然的微服务,确实是能敏捷高效的解决深度学习这一块的几个痛点。
今天说一下tensorflow的变量共享机制,首先为什么会有变量共享机制? 这个还是要扯一下生成对抗网络GAN,我们知道GAN由两个网络组成,一个是生成器网络G,一个是判别器网络D。G的任务是由输入的隐变量z生成一张图像G(z)出来,D的任务是区分G(z)和训练数据中的真实的图像(real images)。所以这里D的输入就有2个,但是这两个输入是共享D网络的参数的,简单说,也就是权重和偏置。而TensorFlow的变量共享机制,正好可以解决这个问题。但是我现在不能确定,TF的这个机制是不是因为GAN的提出
https://blog.csdn.net/ccbrid/article/details/103491467
在之前的Tensorflow系列文章中,我们教大家学习了Tensorflow的安装、Tensorflow的语法、基本操作、CNN的一些原理和项目实战等。本篇文章将为大家总结Tensorflow纯干货学习资源,非常适合新手学习,建议大家收藏。想要学习更多的Tensorflow知识,欢迎点击上方蓝字,关注我们的微信公众号。
Horovod 是Uber于2017年发布的一个易于使用的高性能的分布式训练框架,在业界得到了广泛应用。
本篇文章主要对比赛流程中的各个环节进行展开说明,并对笔者践行过的代码及更改的地方进行记录。如哪里有侵权请联系笔者进行删除。另外在这里对比赛举办方表示感谢 ~ ~
选自GitHub 作者:Matthew Rahtz 机器之心编译 通过多 GPU 并行的方式可以有很好的加速效果,然而一台机器上所支持的 GPU 是有限的,因此本文介绍了分布式 TensorFlow。分布式 TensorFlow 允许我们在多台机器上运行一个模型,所以训练速度或加速效果能显著地提升。本文简要概述了分布式 TensorFlow 的原理与实践,希望能为准备入坑分布式训练的读者提供一些介绍。 不幸的是,关于分布式 TensorFlow 的官方文档过于简略。我们需要一个稍微易懂的介绍,即通过 Jup
tensorflow自定义op,梯度 tensorflow 是 自动微分的,但是如果你不给它定义微分方程的话,它啥也干不了 在使用 tensorflow 的时候,有时不可避免的会需要自定义 op,官
本文分享利用yolov4+deepsort实现目标跟踪,主要是讲解如何使用,具体原理可以根据文中的参考资料更加深入学习。目前主流的趋势是将算法更加易用,让更多人感受到视觉的魅力,也能让更多有意向从事这个领域的人才进入。但受限于某些客观的限制,比如github下载容易失败,谷歌网盘无法下载等,让部分人不得不退却。
Object Detection with YOLO: Hands-on Tutorial - neptune.ai
【人工智能头条导读】昨天谷歌发布了 TensorFlow 的一个新工具 —— AutoGraph,可以将 Python 代码快速转化到 TensorFlow 的体系里。目前测试来看,这个工具简化了构图流程,加强了 TensorFlow 调用 Python 时的性能。昨天晚上 TensorFlow 又宣布了下一代移动视觉应用支持的新版本 —— MobileNetV2。TensorFlow 官方教程中又不断新增V 1.9 的 eager execution 实例。这几天 TensorFlow 可真是一点没闲着呢。
在第 11 章,我们讨论了几种可以明显加速训练的技术:更好的权重初始化,批量标准化,复杂的优化器等等。 但是,即使采用了所有这些技术,在具有单个 CPU 的单台机器上训练大型神经网络可能需要几天甚至几周的时间。
tensorflow提供了一个非常简单的API来保存和还原一个神经网络模型。这个API就是tf.train.Saver类。以下代码给出了保存tensorflow计算图的方法。
在具体介绍 TensorFlow 分布式的各种 Strategy 之前,我们首先需要看看分布式的基础:分布式环境。只有把基础打扎实了,才能在以后的分析工作之中最大程度的扫清障碍,事半功倍。本文梳理下 Master 的静态逻辑。
文章作者:Tyan 博客:noahsnail.com | CSDN | 简书
关于Gradient descent 算法,不打算细说概念,公式什么的.贴一张Andrew的PPT:
当请求包含无效数据时,FastAPI 会在内部引发 RequestValidationError,它还包括一个默认的异常处理程序
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