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在自己的数据集上训练TensorFlow更快的R-CNN对象检测模型

创建TFRecords和标签图 训练模型 模型推论 在整个教程中，将使用Roboflow这个工具，该工具可以大大简化数据准备和训练过程。...https://blog.roboflow.ai/getting-started-with-roboflow/ 创建TFRecords和标签图 将使用Faster R-CNN的TensorFlow实现（...作为开发人员，时间应该集中在微调模型或使用模型的业务逻辑上，而不是编写冗余代码来生成文件格式。因此，将使用Roboflow只需单击几下即可生成TFRecords和label_map文件。...在使用BCCD的示例中，经过10,000个步骤的训练后，在TensorBoard中看到以下输出： 一般而言，损失在10,000个纪元后继续下降。 正在寻找合适的盒子，但是可能会过度拟合。...例如是要在移动应用程序中，通过远程服务器还是在Raspberry Pi上运行模型？模型的使用方式决定了保存和转换其格式的最佳方法。

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TensorFlow 2.0 的新增功能：第一、二部分

… 估计器 从头开始构建机器学习模型时，从业人员通常会经历多个高级阶段。 其中包括训练，评估，预测和装运，以供大规模使用（或导出）。...估计器具有以下优点： 基于估计器的模型与硬件和环境无关： 程序员不必担心 Estimator 是在本地计算机上运行还是在远程计算网格上运行。...与 TF 1.x 相比，TF 2.0 提供了一种非常简单的方法来使用回调来集成和调用 TensorBoard，在“fit() API”部分中对此进行了解释。...一种方法是在使用tf.keras.Model.fit()训练模型时将其用作回调，另一种方法是将tf.summary用于使用tf.GradientTape的较低级模型。...在 TensorBoard 中写入用于可视化的图像数据时，也使用文件编写器。 TensorFlow 图像摘要 API 可用于轻松记录张量和任意图像并在 TensorBoard 中查看它们。

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实例介绍TensorFlow的输入流水线

作者： 叶 虎 编辑：赵一帆 前 言 在训练模型时，我们首先要处理的就是训练数据的加载与预处理的问题，这里称这个过程为输入流水线（input pipelines，或输入管道，[参考：https...这里我们通过mnist实例来讲解如何使用tf.data建立简洁而高效的输入流水线，在介绍之前，我们先介绍如何制作TFRecords文件，这是TensorFlow支持的一种标准文件格式 1 制作TFRecords...既然是官方标准数据格式，TF也提供了使用TFRecords文件建立输入流水线的方式。在tf.data出现之前，使用的是QueueRunner方式，即文件队列机制，其原理如下图所示： ?...进行初始化，有时候你需要训练集和测试集，但是两者并不同，此时就可以定义两个不同的Dataset，并配合reinitializable Iterator来定义一个通用的迭代器，在使用前只需要送入不同的Dataset...对于Feedable Iterator，其可以认为支持送入不同的Iterator，通过切换迭代器的string handle来完成不同数据集的切换，并且在切换时迭代器的状态还会被保留，这相比reinitializable

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实例介绍TensorFlow的输入流水线

前 言 在训练模型时，我们首先要处理的就是训练数据的加载与预处理的问题，这里称这个过程为输入流水线（input pipelines，或输入管道，[参考：https://www.tensorflow.org...这里我们通过mnist实例来讲解如何使用tf.data建立简洁而高效的输入流水线，在介绍之前，我们先介绍如何制作TFRecords文件，这是TensorFlow支持的一种标准文件格式 1 制作TFRecords...既然是官方标准数据格式，TF也提供了使用TFRecords文件建立输入流水线的方式。在tf.data出现之前，使用的是QueueRunner方式，即文件队列机制，其原理如下图所示： ?...进行初始化，有时候你需要训练集和测试集，但是两者并不同，此时就可以定义两个不同的Dataset，并配合reinitializable Iterator来定义一个通用的迭代器，在使用前只需要送入不同的Dataset...对于Feedable Iterator，其可以认为支持送入不同的Iterator，通过切换迭代器的string handle来完成不同数据集的切换，并且在切换时迭代器的状态还会被保留，这相比reinitializable

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ApacheCN 深度学习译文集 2020.9

三、实现前馈神经网络 四、CNN 实战 五、使用 TensorFlow 实现自编码器 六、RNN 和梯度消失或爆炸问题 七、TensorFlow GPU 配置 八、TFLearn 九、使用协同过滤的电影推荐...并行 后记 TensorFlow 学习指南 一、基础 二、线性模型 三、学习 四、分布式 TensorFlow Rager 教程 一、如何使用 TensorFlow Eager 构建简单的神经网络...二、在 Eager 模式中使用指标 三、如何保存和恢复训练模型 四、文本序列到 TFRecords 五、如何将原始图片数据转换为 TFRecords 六、如何使用 TensorFlow Eager 从...2 和神经风格迁移 八、TensorFlow 2 和循环神经网络 九、TensorFlow 估计器和 TensorFlow HUB 十、从 tf1.12 转换为 tf2 TensorFlow 入门...零、前言 一、TensorFlow 的设置和介绍 二、深度学习和卷积神经网络 三、TensorFlow 中的图像分类 四、目标检测与分割 五、VGG，Inception，ResNet 和 MobileNets

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tensorflow读取数据-tfrecord格式

tfrecord数据文件 tfrecord数据文件是一种将图像数据和标签统一存储的二进制文件，能更好的利用内存，在tensorflow中快速的复制，移动，读取，存储等。...这两句实现的功能就是创建线程并使用QueueRunner对象来提取数据。简单来说：使用tf.train函数添加QueueRunner到tensorflow中。...这种情况下最好配合使用一个tf.train.Coordinator，这样可以在发生错误的情况下正确地关闭这些线程。如果你对训练迭代数做了限制，那么需要使用一个训练迭代数计数器，并且需要被初始化。...如果设置了最大训练迭代数（epoch），在某些时候，样本出队的操作可能会抛出一个tf.OutOfRangeError的错误。...上面代码读取的是单个的image和label，而在tensorflow训练时，一般是采取batch的方式去读入数据。

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【实践操作】 在iOS11中使用Core ML 和TensorFlow对手势进行智能识别

在计算机科学中，手势识别是通过数学算法来识别人类手势的一个议题。用户可以使用简单的手势来控制或与设备交互，让计算机理解人类的行为。...在本教程结束时，我们将有一个设置，让我们可以选择完全自定义的手势，并在iOS应用中非常准确地识别它们。 1.一个APP收集每个手势的一些例子(画一些复选标记或者心形，等等)。...它有针对Caffe、Keras、LIBSVM、scikit-learn和XCBoost模型的转换器，以及当那些还没有足够能力(例如使用TensorFlow时)的低级别API。...训练 在把我的自定义.trainingset格式变为TensorFlow喜欢的TFRecords格式之后，我使用train.py来训练一个模型。...每当我们更改TensorFlow图时，我们就必须同步转换代码以确保我们的模型正确地导出。 希望将来苹果能开发出一种更好的输出TensorFlow模型的方法。

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入门 | TensorFlow的动态图工具Eager怎么用？这是一篇极简教程

Eager 的出现使得开发变得更为直观，从而让 TensorFlow 的入门难度大为降低。本文介绍了使用 TensorFlow Eager 构建神经网络的简单教程。...构建一个简单的神经网络——下图将教你如何在一个合成生成的数据集上用 TensorFlow Eager 模式构建和训练一个单隐藏层神经网络。 ? 02....在 Eager 模式中使用度量——下图将教你针对三种不同的机器学习问题（多分类、不平衡数据集和回归），如何使用与 Eager 模式兼容的度量。 简单但实用的知识 03....将文本数据传输到 TFRecords——下图将教你如何把可变序列长度的文本数据存储到 TFRecords 中。当使用迭代器读取数据集时，数据可以在批处理中快速填充。 ? 05....在完成以后，你将能使用网络摄像头试验自己构建的神经网络，这是一个很棒的尝试！ ? 循环神经网络（RNN） 08. 构建一个序列分类的动态 RNN——学习如何使用可变序列输入数据。

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Python 读写 csv 文件的三种方法

不仅仅是用 python I/O 进行 csv 数据的读写时，利用其余方法读写 csv 数据，或者从网上下载好 csv 数据集后都需要查看其每行后有没有空格，或者有没有多余的空行。...tf_train_shuffle_batch 函数解析[1] Tensorflow 简单 CNN 实现[2] 利用 TFRecords 存储与读取带标签的图片[3] '''使用Tensorflow读取csv...，这样做能够批量读取文件夹中的文件 reader = tf.TextLineReader(skip_header_lines=1) # 使用tensorflow文本行阅读器，并且设置忽略第一行 key...coord.request_stop() coord.join(threads) ''' 对于使用所有Tensorflow的I/O操作来说开启和关闭线程管理器都是必要的操作 with tf.Session...简单CNN实现: http://blog.csdn.net/u013555719/article/details/78062306 [3] 利用TFRecords存储与读取带标签的图片: http://

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TensorFlow TFRecord数据集的生成与显示

TensorFlow提供了TFRecord的格式来统一存储数据，TFRecord格式是一种将图像数据和标签放在一起的二进制文件，能更好的利用内存，在tensorflow中快速的复制，移动，读取，存储 等等...从TFRecords文件中读取数据， 可以使用tf.TFRecordReader的tf.parse_single_example解析器。...将图片形式的数据生成多个TFRecord 当图片数据量很大时也可以生成多个TFRecord文件，根据TensorFlow官方的建议，一个TFRecord文件最好包含1024个左右的图片，我们可以根据一个文件内的图片个数控制最后的文件个数...当shuffle=true（默认）时，文件在加入队列之前会被打乱顺序，所以出队的顺序也是随机的。随机打乱文件顺序以及加入输入队列的过程运行在一个单独的县城上，这样不会影响获取文件的速度。...加入的轮数可以通过num_epochs参数设置，默认为None。

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【前沿】见人识面，TensorFlow实现人脸性别年龄识别

【导读】近期，浙江大学学生Boyuan Jiang使用TensorFlow实现了一个人脸年龄和性别识别的工具，首先使用dlib来检测和对齐图片中的人脸，然后使用CNN深度网络来估计年龄和性别。...TensorFlow实现的人脸性别/年龄识别 这是一个人脸年龄和性别识别的TensorFlow工具，首先使用dlib来检测和对齐图片中的人脸，然后使用CNN深度网络来估计年龄和性别。...如下所示，该项目可以同时估计一张照片中的多个人脸 。 ? ? 安装python依赖包 本项目需要以下依赖包，已经在CenotOS7系统上的Python2.7.14环境中测试过。...—imdb 使用imdb数据集,—nworks 8 表示8核心的cpu并行转换数据。因为我们首先需要进行非常耗时的人脸检测和对齐步棸，所以我们建议使用尽可能多的核心数。...demo.py 待办 x 项目版本一 x 代码检查 x 增加readme 尝试使用其他轻量级的 CNN网络 x 增加从摄像头获取图片的演示 引用和声明 这个项目是我在浙大机器学习课程上的课程作业，

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入门 | TensorFlow的动态图工具Eager怎么用？这是一篇极简教程

Eager 的出现使得开发变得更为直观，从而让 TensorFlow 的入门难度大为降低。本文介绍了使用 TensorFlow Eager 构建神经网络的简单教程。...构建一个简单的神经网络——下图将教你如何在一个合成生成的数据集上用 TensorFlow Eager 模式构建和训练一个单隐藏层神经网络。 ? 02....在 Eager 模式中使用度量——下图将教你针对三种不同的机器学习问题（多分类、不平衡数据集和回归），如何使用与 Eager 模式兼容的度量。 简单但实用的知识 03....将文本数据传输到 TFRecords——下图将教你如何把可变序列长度的文本数据存储到 TFRecords 中。当使用迭代器读取数据集时，数据可以在批处理中快速填充。 ? 05....在完成以后，你将能使用网络摄像头试验自己构建的神经网络，这是一个很棒的尝试！ ? 循环神经网络（RNN） 08. 构建一个序列分类的动态 RNN——学习如何使用可变序列输入数据。

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TensorFlow核心使用要点

TensorFlow的流行让深度学习门槛变得越来越低，只要你有Python和机器学习基础，入门和使用神经网络模型变得非常简单。...如果直接读 取CSV文件，需要在代码中记录下一次读取数据的指针，而且在样本无法全部加载到内存时使用非常不便。...TensorFlow底层使用了python-gflags项目，然后封装成tf.app.flags接口，使用起来非常简单和直观，在实际项目中一般会提前定义命令行参数， 尤其在后面将会提到的Cloud Machine...为了保证每个Variable都有独特的名字，而且能都轻易地修改隐层节点数和网络层数，我们建议参考项目中的代码，尤其在定义Variables时注意要绑定CPU，TensorFlow默认使用GPU可能导致参数更新过慢...，也通过资源共享和统一调度平的台极大地提高了服务器的利用率。

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深度学习_1_Tensorflow_2_数据_文件读取

tensorflow 数据读取 队列和线程 文件读取, 图片处理 问题:大文件读取,读取速度, 在tensorflow中真正的多线程 子线程读取数据 向队列放数据(如每次100个),主线程学习...) recodes:上边的value field_delim:默认分隔符 record_defaults:指定每列类型,指定默认值 参数决定了张量的类型,并设置一个值,在字符串中缺少使用默认值...tf.WholeFileReader ​ 将文件的全部内容作为值输出的读取器 ​ 返回读取实例 ​ read(file_queuse) 输出时一个文件名和该文件的值 图像解码器:tf.image.decode_jpeg...# 设置通道数,在批处理时要求形状必须固定 image_resize.set_shape([1080,2160,3]) # 此时 shape(1080,2160,3) # 5, 进行批处理...分析,存取 ​ Tensorflow内置文件格式,二进制文件, 更好的利用内存,速度快,更好的赋值和移动 ​ 为了将二进制数据和标签 存储在同一个文件中 ​ 文件格式*.tfrecords ​ 写入文件内容

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一文看尽TensorFlow的8个核心要点

如果直接读取CSV文件，需要在代码中记录下一次读取数据的指针，而且在样本无法全部加载到内存时使用非常不便。...无论是大数据还是小数据，通过简单的脚本工具就可以直接对接TensorFlow，项目中还提供print_cancer_tfrecords.py脚本来调用API直接读取TFRecords文件的内容。 ?...TensorFlow底层使用了python-gflags项目，然后封装成tf.app.flags接口，使用起来非常简单和直观，在实际项目中一般会提前定义命令行参数，尤其在后面将会提到的Cloud Machine...为了保证每个Variable都有独特的名字，而且能都轻易地修改隐层节点数和网络层数，我们建议参考项目中的代码，尤其在定义Variables时注意要绑定CPU，TensorFlow默认使用GPU可能导致参数更新过慢...，也通过资源共享和统一调度平的台极大地提高了服务器的利用率。

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TensorFlow轻度入门

如果直接读取CSV文件，需要在代码中记录下一次读取数据的指针，而且在样本无法全部加载到内存时使用非常不便。...无论是大数据还是小数据，通过简单的脚本工具就可以直接对接TensorFlow，项目中还提供print_cancer_tfrecords.py脚本来调用API直接读取TFRecords文件的内容。 ?...TensorFlow底层使用了python-gflags项目，然后封装成tf.app.flags接口，使用起来非常简单和直观，在实际项目中一般会提前定义命令行参数，尤其在后面将会提到的Cloud Machine...为了保证每个Variable都有独特的名字，而且能都轻易地修改隐层节点数和网络层数，我们建议参考项目中的代码，尤其在定义Variables时注意要绑定CPU，TensorFlow默认使用GPU可能导致参数更新过慢...，也通过资源共享和统一调度平的台极大地提高了服务器的利用率。

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Tensorflow入门教程，TensorFlow-Examples on Github

为了可读性，它包括了笔记本和源代码的解释，为两个TF v1和v2版本。 它适合初学者，提供关于TensorFlow清晰和简洁的例子。...除了传统的“原始”TensorFlow实现之外，您还可以找到最新的TensorFlow API实践(例如层、估计器、数据集等)。 目前该项目已经有33000+的star数目，受欢迎程度可见一斑。...这样TensorFlow的入门使用就变得相对简单，并可以使研究和开发过程更为直观 第二章 基础模型 线性回归 (包括eager api) 逻辑回归 (包括eager api) 最近邻算法 K-Means...基本操作 用Multi-GPU训练一个神经网络 内容分析 这个教程有基本的机器学习模型，也有深度学习的基本模型，包括现在流行的GAN，在模型方面比较全面。...可以供大家学习使用，让TensorFlow的效率提高。 总体而言，这个教程基础扎实和全面，非常适合新手。 文末的那啥帮忙点一下~

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标准TensorFlow格式 TFRecords

TFRecords可以允许你讲任意的数据转换为TensorFlow所支持的格式， 这种方法可以使TensorFlow的数据集更容易与网络应用架构相匹配。...这种建议的方法就是使用TFRecords文件，TFRecords文件包含了[tf.train.Example 协议内存块(protocol buffer)](协议内存块包含了字段[Features]。...TFRecords文件格式在图像识别中有很好的使用,其可以将二进制数据和标签数据(训练的类别标签)数据存储在同一个文件中,它可以在模型进行训练之前通过预处理步骤将图像转换为TFRecords格式,此格式最大的优点实践每幅输入图像和与之关联的标签放在同一个文件中....TFRecords文件是一种二进制文件,其不对数据进行压缩,所以可以被快速加载到内存中.格式不支持随机访问，因此它适合于大量的数据流，但不适用于快速分片或其他非连续存取。...如果有必要，将从队列中对一个工作单元进行排序(例如，当读者需要从一个新文件开始阅读时，因为它已经完成了前面的文件)。

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生成pdf有的内容显示不出来_为什么ug程序生成导轨不显示

##TFRecord## 　　TensorFlow提供了TFRecord的格式来统一存储数据，TFRecord格式是一种将图像数据和标签放在一起的二进制文件，能更好的利用内存，在tensorflow中快速的复制...从TFRecords文件中读取数据， 可以使用tf.TFRecordReader的tf.parse_single_example解析器。...##Image to TFRecord## 首先我们使用TensorFlow提供的Flowers数据集做这个实验，数据集在我本地的路径为： 这是一个五分类的数据，以类别的形式组织数据，这非常符合我们自己组织数据集的习惯...TFRecord中需要包含图像的width和height这两个信息，这样在解析图片的时候，我们才能把二进制的数据重新reshape成图片； 2.TensorFlow官方的建议是一个TFRecord中最好图片的数量为...]) 2.在图片存储时的命名方式为：mun_Label_calss id 3.代码也可以实时show出当前的图片： 完整代码也可以点击这里下载。

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