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superhua

腾讯 · 研究员 (已认证)

从Tensorflow模型文件中解析并显示网络结构图(CKPT模型篇)

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。

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superhua

腾讯 · 研究员 (已认证)

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...

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superhua

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Tensorflow MobileNet移植到Android

在柯林斯原始网络中使用函数tf.nn.top_k电子杂志概率最大的3类,函数将tf.nn.top_k作为网络中的一个计算节点。

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superhua

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MobileNet V1官方预训练模型的使用

MobileNet V1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.co...

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superhua

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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Ten...

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superhua

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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。

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superhua

腾讯 · 研究员 (已认证)

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...

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superhua

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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...

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superhua

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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:

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superhua

腾讯 · 研究员 (已认证)

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:

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