使用tensorflow object detection API 训练自己的目标检测模型 （一）labelImg的安装配置过程
上一篇博客介绍了goggle的tensorflow object detection API 的配置和使用， 这次介绍一下如何用这个API训练一个私人定制的目标检测模型。第一步：准备自己的数据集。比如我要检测车牌。首先用到的是labelImg软件：先简要介绍一下labelimg安装的步骤。下载lab...
tensorflow2.0 load_data()的存储路径
如：(train_image,train_lable),(test_image,test_label)=tf.keras.datasets.fashion_mnist.load_data()下载的数据存储在该路径下：C:\Users\L\.keras\datasets，其中标红部分为自己的用户名，如...
基于Tensorflow用Yolov3训练自己的数据集
背景说明：本次训练的模型分五类，分别为['whiteboard','chair','diningtable','sofa','tvmonitor']。训练数据集大约1000张。环境：Window 10 系统，python=3.6，tensorflow=1.15 一、数据准备1.用Labelimg标注...
win7/win10下cuda8.0安装跑gpu版tensorflow
简单写下配置过程吧，挺简单的：0.win7/10 X64系统1.安装vs20132.安装Anaconda3(需要里面的python环境）3.下载CUDA8.0(https://developer.nvidia.com/cuda-downloads),下面两个exe文件都下载 补充...
【语义分割】Tensorflow deeplabv3+训练自己的数据集
一、制作语义分割数据集按照【语义分割】用labelme制作语义分割数据集的方法制作训练数据集。这里我就在网上下载了30张道路和车辆的图片。制作好的label看起来是全黑的，但是其实是有值的，它的像素值就是类别标签，因为我这里只有background，road，car这三类，所以像素值只有0， 1， ...
Tensorflow 实战笔记
必须走如下步骤：sess=tf.Session()sess.run(result)sess.close()才能执行运算。With tf.Session() as sess: Sess.run()通过会话计算结果：with sess.as_default(): print(re...
Tensorflow 实现迁移学习的例子
本文通过代码展示Tensorflow实现迁移学习。数据是使用程序产生的。该学习例子中，输入含两个分量,对应学生的单词量和阅读量，输出是英语分数。就是通过单词量、阅读量和英语分数的标注数据来学习一个模型，根据该模型从单词量和阅读量来预测英语分数。神经网络计算图如下，左分支是原始计算图，通过pb文件把该...
Tensorflow Serving源码详解
Tensorflow Serving的启动过程分析在main.cc中有一个设置开启batching的选项还有一个设置batching参数的文件路径这些flags参数都会被解析到options这个对象中，接下来将这个options传入了开启server的函数，接着开启server接着进入server....
win10+cuda8.0+cudnn+Tensorflow（GPU）安装
传说中的Tensorflow终于支持windows了,下面介绍一下Win10下Tensorflow的安装与使用准备工作：1.python3.5(64位）目前Tensorflow只支持64位python3.5以上版本下载链接：https://www.python.org/ftp/python/3.5....
win10系统CUDA10.0安装教程（for tensorflow2.0）
前言：目前最新的CUDA版本是10.1，但是出于某种神秘的原因，目前tensorflow2.0仅支持CUDA10.0。这个已经在我的电脑与一部分网友的反馈中得到了证实。tensorflow2.0不仅绑定了CUDA的版本，还对CUDA安装配置有一定要求。为了实现GPU加速，这里将安装与配置过程记录...
win10下的Tensorflow安装【指定Tensorflow-gpu1.4.0版本】
笔者在win10系统下安装tensorflow也是吃尽了苦头，折腾了许久，参考了很多博客与教程，终于安装成功，分享一下我遇到的问题，希望能造福各位。Attention：以下所有内容仅适配 win10 64位系统+Tensorflow 1.4.01、安装Cuda 8.0首先，不同版本的Tensorfl...
查看Tensorflow、CUDA及cuDNN版本
查看Tensorflow、CUDA及cuDNN版本1. 查看Tensorflow版本打开cmd,输入pythonimport tensorflow as tftf.__version__2. 查看windows的CUDA版本法一：打开cmd,输入 nvcc --version 法二：按win+Q，输...
解决PyCharm [import tensorflow as tf]报错
环境:win10，64位，Windows，PyCharm问题: ImportError: No module named tensorflow 出现问题的原因:之前博文中我们成功安装了TensorFlow1.0版本.所用到的python解释器和我们当前PyCharm所用的python解释器不一致说导...
TensorFlow 首个优化工具来了：模型压缩4倍，速度提升3倍！
今天，TensorFlow发布了一个新的优化工具包：一套可以让开发者，无论是新手还是高级开发人员，都可以使用来优化机器学习模型以进行部署和执行的技术。这些技术对于优化任何用于部署的TensorFlow模型都非常有用。特别是对于在内存紧张、功耗限制和存储有限的设备上提供模型的TensorFlow Li...
tensorflow安装及导入pycharm
一、Anconda安装网站：https://www.anaconda.com/二、安装CUDA（cudnn）和配置环境变量先查看安装的tensorflow版本对应的CUAD的版本号网站：https://tensorflow.google.cn/install/source#linu实例：安装下面这一...
安装自带python3.6的Anaconda3，并安装tensorflow，导入Pycharm中使用
加粗样式@实验笔记——记录实验中遇到的问题直接安装自带python3.6的Anaconda3，并安装tensorflow，导入Pycharm中使用之前看了很多博客中的教程，讲解如何在anaconda中安装tensorflow，这些教程的大致步骤是：1.下载安装某一版本的anaconda；2.在ana...
（Tensorflow之二十三）BATCH_SIZE的计算方法以及取值方法
一、BATCH_SIZE对计算参数的影响BATCH_SIZE的主要影响到loss以及反向传播时的递度计算；在同一批次的训练中，loss及反向传播梯度为单个loss及反向传播递度的平均值。二、BATCH_SIZE选取当BATCH_SIZE过小例，当BATCH_SIZE为1时，相邻的两个样本之间差异非常...
深度学习 环境配置（Tensorflow,Pytorch）多版本CUDA共存
建议在anaconda下创建环境，再进行安装，方便各个环境的管理，以下安装方法在cuda和cudnn都安装好的前提下进行的。Tensorflow安装首先创建环境：conda create -n tf_0.11_gpu python=2.7； tf_0.11_gpu为环境的名称，2.7指定了pytho...
Tensorflow项目实战（一）--基本目录结构
TF本博客旨在探索github科研项目的写法，从而达到能够快速理解科研项目和自己写科研项目的目的前言：初学者，比如我，很难读懂并理解github上作者的开源代码，以至于每次只能照办别人的代码，顶多就是把别人的搞到能跑，但这并不是所谓的代码复现，也很难对源码进行改进。有的人说：看多了自然就懂了，写多了...
12、Tensorflow：Tensorflow源代码目录
tensorflow├── tensorflow（主目录）│ ├── c（c客户端接口实现）│ ├── cc（c++客户端接口实现）│ ├── compiler（XLA JIT support）│ ├── contrib（contributor目录）│ ├── core（核心模块）│ │ ├── c...