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windows使用c_api调用tflite 2.3 dll
在上一篇文章【Win10系统编译Tensorflow Lite 2.3为动态链接库tensorflowlite_c.dll】介绍了如何在Windows平台下编译tflite为动态链接库tensorflowlite_c.dll,接下来介绍如何使用tensorflowlite_c.dll。上一篇文章中我们编译的tflite库为c语言接口,即c_api,在使用过程中,只需下面一条include语句即可:
superhua
2021-01-04
3.1K2
Win10系统编译Tensorflow Lite 2.3为动态链接库tensorflowlite_c.dll
Tensorflow Lite官方在移动端提供了官方编译好的库,我们直接拿来用就好。Tensorflow 在Linux平台与Mac平台下编译也非常轻松,基本不会遇到太多问题(据说Google内部只用Linux与Mac)。但是在Windows下编译真是一波三折,好在已经编译成功了,记录一下Windows 10下Tensorflow Lite编译过程,帮助一下跟我一样被Tensorflow折腾的不行的人。
superhua
2021-01-02
4.5K6
Tensorflow中float32模型强制转为float16半浮点模型
在Tensorflow框架训练完成后,部署模型时希望对模型进行压缩。一种方案是前面文字介绍的方法《【Ubuntu】Tensorflow对训练后的模型做8位(uint8)量化转换》。另一种方法是半浮点量化,今天我们主要介绍如何通过修改Tensorflow的pb文件中的计算节点和常量(const),将float32数据类型的模型大小压缩减半为float16数据类型的模型。
superhua
2020-12-10
2.9K0
Tensorflow加载预训练模型的特殊操作
在前面的文章【Tensorflow加载预训练模型和保存模型】中介绍了如何保存训练好的模型,已经将预训练好的模型参数加载到当前网络。这些属于常规操作,即预训练的模型与当前网络结构的命名完全一致。
superhua
2020-12-10
2.2K0
OpenVINO运行Tensorflow模型
请先阅读我的上一篇文章《Visual Studio 2017 配置OpenVINO开发环境》,在VS2017中配置好OpenVINO环境。
superhua
2019-11-20
2.5K1
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Tensorflow函数接口实现MobileNet,再手写python代码实现MobileNet。
superhua
2018-08-28
1.1K0
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。
superhua
2018-08-28
1.7K0
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,能快速理解卷积的实现原理。最后手写python代码实现卷积过程,让Tensorflow卷积在我们面前不再是黑箱子!
superhua
2018-08-28
1.4K0
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