本博客将以最简单的方式，利用TensorFlow实现了MNIST手写数字识别，并将Python TensoFlow训练好的模型移植到Android手机上运行。...以MNIST手写数字识别为例，这里首先使用Python版的TensorFlow实现单隐含层的SoftMax Regression分类器，并将训练好的模型的网络拓扑结构和参数保存为pb文件。...首先，需要定义模型的输入层和输出层节点的名字（通过形参 ‘name’指定，名字可以随意，后面加载模型时，都是通过该name来传递数据的）： x = tf.placeholder(tf.float32,[.../article/138932.htm 这里给出Python训练模型完整的代码如下： #coding=utf-8 # 单隐层SoftMax Regression分类器：训练和保存模型模块 from tensorflow.examples.tutorials.mnist...；从资源文件中获取BitMap图片，并传入getPredict(Bitmap bitmap)方法，该方法首先将BitMap图像缩放到28*28的大小，由于原图是灰度图，我们需要获取灰度图的像素值，并将28
利用预训练模型的一种常见技术是特征提取，在此过程中检索由预训练模型生成的中间表示，并将这些表示用作新模型的输入。通常假定这些最终的全连接层得到的是信息与解决新任务相关的。...每个人都参与其中 每一个主流框架，如Tensorflow，Keras，PyTorch，MXNet等，都提供了预先训练好的模型，如Inception V3，ResNet，AlexNet等，带有权重： Keras...事实上，他们报告的准确率(截至2019年2月)通常高于实际的准确率。 当部署在服务器上或与其他Keras模型按顺序运行时，一些预先训练好的Keras模型会产生不一致或较低的精度。...了解(并信任)这些基准测试非常重要，因为它们允许你根据要使用的框架做出明智的决策，并且通常用作研究和实现的基线。 那么，当你利用这些预先训练好的模型时，需要注意什么呢?...在实践中，你应该保持预训练的参数不变(即，使用预训练好的模型作为特征提取器)，或者用一个相当小的学习率来调整它们，以便不忘记原始模型中的所有内容。
例如我们想将训练好的Inception V1现成模型，从TensorFlow转换为TensorRT， 我们可以从（TensorBoard）显示的结构图的最发现找到输入节点，（从该节点的右上角信息）中，可以看出来它被叫做...它的操作类型为Squeeze, 在本网络中/在本实例中，只是用来去除输入的空间维度。...第二种方案则是修改TensorFlow中的网络结构图，删除或者替换掉这些不被支持的操作层。这种方案并不总是可行的。...在TensorFlow-Slim模型库中，有一种叫MobileNet的预先训练好的现成网络模型，这种模型使用了Relu6()操作层，而该操作/函数，并不被TensorRT支持。...到这里就结束了如何用TensorRT来优化TensorFlow模型的讨论。（然后我再讲一点）如何执行你刚才生成的优化引擎。
AiTechYun 编辑：yxy 在上篇的博文中，你学到了如何用Keras训练卷积神经网络 今天，我们将这种经过训练的Keras模型部署到iPhone手机或者说iOS的APP中，在这里我们使用CoreML...回顾一下，在这个由三部分组成的系列中，我们学习了： 如何快速构建图像数据集 训练Keras和卷积神经网络 使用CoreML将我们的Keras模型部署到手机应用程序中 我今天的目标是向你展示使用CoreML...从那里开始，我们将编写一个脚本将我们训练 好的Keras模型从HDF5文件转换为序列化的CoreML模型 – 这是一个非常简单的过程。 接下来，我们将在Xcode中创建一个Swift项目。...接下来，我们将训练好的Keras模型加载到一行（第23行）。 然后，我们从coremltools调用converter并将生成的模型保存到磁盘： ?...总结 在今天的博客文章中，我们看到，利用CoreML框架获取训练好的Keras模型并将其部署到iPhone和iOS非常简单。
Greg Chu，博客Deep Learning Sandbox的作者，又写了一篇文章，教你在Keras + TensorFlow环境中，用迁移学习（transfer learning）和微调（fine-tuning...在实际应用中，深度学习相关的研究人员和从业者通常运用迁移学习和微调方法，将ImageNet等数据集上训练的现有模型底部特征提取层网络权重传递给新的分类网络。这种做法并不是个例。 这种做法的效果很好。...Razavian等人2014年发表的论文*表明，从ImageNet ILSVRC的训练模型中，简单地提取网络权重的初级特征，应用在多种图像分类任务中，都取得了与ImageNet网络相同或几乎相同的分类效果...代码3 设置了标志位include_top = False，去除ImageNet网络的全连接层权重，因为这是针对ImageNet竞赛的1000种日常对象预先训练好的网络权重。...代码8 模型预测 现在我们通过keras.model保存训练好的网络模型，通过修改predict.py中的predict函数后，只需要输入本地图像文件的路径或是图像的URL链接即可实现模型预测。
TensorFlow入门（三）多层 CNNs 实现 mnist分类 在前面简单全连接网络的基础上，本例子主要介绍怎么用TensorFlow来写一个卷积层。...TensorFlow入门（十）【迁移学习】往一个已经保存好的模型添加新的变量并进行微调 在迁移学习中，通常我们已经训练好一个模型，现在需要修改模型的部分结构，用于我们的新任务。...比如： 在一个图片分类任务中，我们使用别人训练好的网络来提取特征，但是我们的分类数目和原模型不同，这样我们只能取到 fc 层，后面的分类层需要重新写。这样我们就需要添加新的变量。...Tensorflow入门（十一） 【模型联合】如何利用tf.train.saver()把多个预训练好的模型联合起来fine-tune 实际上把多个模型联合起来训练这种方式用得并不多，就个人经验来说，多个模型融合训练并没有单模型训好以后再做融合效果好...但是但是，联合的模型再加到模型融合中，还是会有提升的哈。那么在进行模型联合训练的时候，有些细节就需要注意了。
在迁移学习中，能够使用预先训练模型的问题只能是与之不同但相类似的问题。比如，您训练了一个简单的分类器来预测图像中是否有背包，则可以使用模型在训练过程中获得的知识来识别太阳镜等其他物体。 ?...另一个适用的情况是，任务1和任务2具有类似的输入。 如果原始模型是使用TensorFlow进行训练的，您可以简单地恢复它并为您的任务重新训练一些层。...你可以重复使用多少层，需要再次训练多少层，很难形成一个通用规则。 例如，Keras提供了九种预先训练的模型，可用于迁移学习、预测、特征提取和微调。从这里您可以了解到如何使用这些模型。...受欢迎的预训练模型 有一些预先训练好的机器学习模型非常流行，其中之一是Inception-v3模型，该模型经过了ImageNet“大型视觉识别挑战”的培训。...在这个挑战中，参与者必须将图像为1000个类，如“斑马”“斑点狗”和“洗碗机”。 在这里，您可以从TensorFlow中看到有关如何重新训练图像分类器的教程。
动态神经网络是一种特殊的神经网络，每次迭代都会发生变化，例如，PyTorch 模型可以在训练期间通过添加和删除隐藏层，来提高其准确性和通用性。 PyTorch 会在每个迭代中实时重建计算图。...TensorFlow Extended（TFX）是用于部署生产机器学习管道的端到端平台。在你训练好一个模型后，就需要考虑这方面的工作了。...Keras 提供了一个高级环境，在其 Sequential 模型中向神经网络添加一层的代码量可以缩减到一行，编译和训练模型也分别只需一个函数调用。...深度学习与迁移学习 PyTorch 和 TensorFlow 都支持深度学习和迁移学习。迁移学习（有时称为自定义机器学习）可以从预先训练好的神经网络模型开始，只需为你的数据定制最终层即可。...迁移学习花费的时间更少，而且需要的新标记样本更少，但只有在模型已预先训练好的情况下，你才可以使用迁移学习。幸运的是，所有主流的深度学习框架都提供了某种形式的模型库供你挑选模型。
动态神经网络是一种特殊的神经网络，每次迭代都会发生变化，例如，PyTorch模型可以在训练期间通过添加和删除隐藏层，来提高其准确性和通用性。 PyTorch会在每个迭代中实时重建计算图。...只需要使用一行代码就可以构建Keras神经网络中的一层，如果利用循环结构，则可以进一步减少代码量。...Keras提供了一个高级环境，在其Sequential模型中向神经网络添加一层的代码量可以缩减到一行，编译和训练模型也分别只需一个函数调用。...深度学习与迁移学习 PyTorch和TensorFlow都支持深度学习和迁移学习。迁移学习（有时称为自定义机器学习）可以从预先训练好的神经网络模型开始，只需为你的数据定制最终层即可。...迁移学习花费的时间更少，而且需要的新标记样本更少，但只有在模型已预先训练好的情况下，你才可以使用迁移学习。幸运的是，所有主流的深度学习框架都提供了某种形式的模型库供你挑选模型。
开篇 深度学习在移动端的应用是越来越广泛，由于移动端的运算力与服务器相比还是有差距，所以在移动端部署深度学习模型的难点就在于如何保证模型效果的同时，运行效率也有保证。...对训练好的网络做量化，在实践中尝试过TensorRT的后训练量化算法，在一些任务上效果还不错。...实际应用中对BN的处理 对于如何融合batchnorm参数进卷积层参数，看以下公式： ?...在实验中我是简化了融合batchnorm的流程，要是完全按照论文中的实现要复杂很多，而且是基于已经训好的网络去做模拟量化实验的，不基于预训练模型训不起来，可能还有坑要踩。...得到训好的模型与每层的量化因子之后，就可以模拟真实的量化推断过程，不过因为MXNet的卷积层不支持整型运算，所以模拟的过程也是用浮点来模拟，具体实现细节可见示例代码。 5.
对于开发者来说，在移动设备上运行预先训练好的模型的能力意味着向边界计算(edge computing)迈进了一大步。[译注：所谓的边界计算，从字面意思理解，就是与现实世界的边界。...TensorFlow for Poets 2：谷歌的TFLite教程，重新训练识别花卉的模型。 这些示例和教程更侧重于使用预先训练的模型或重新训练现有的模型。但是用户自己的模型呢？...从一个简单的模型开始 首先，我想选择一个未经过预先训练或转换成.tflite文件的TensorFlow模型，理所当然我选择使用MNIST数据训练的简单的神经网络（目前支持3种TFLite模型：MobileNet...这是我创建的一张图表，展示了如何从一个转换到另一个，一步一步解释这中间涉及到的东西。 ? 从MNIST训练脚本中，我们得到文本可读形式(.pbtxt)的Graph Def、检查点和保存的图形。...在接下来的文章中，我们将切换到移动开发并看看如何使用我们新近转换的mnist.tflite文件在Android应用程序中检测手写数字。
当然，这个预先训练过的模型必须公开，这样我们就可以利用这些模型并重新使用它们。 重用模型 在我们掌握了这些预先训练好的模型之后，我们重新定位学习到的知识，包括层、特征、权重和偏差。...有几种方法可以将预先训练好的模型加载到我们的环境中。最后，它只是一个包含相关信息的文件/文件夹。...然而，深度学习库已经托管了许多这些预先训练过的模型，这使得它们更容易访问： TensorFlow Hub Keras Applications PyTorch Hub 你可以使用上面的一个源来加载经过训练的模型...它通常会有所有的层和权重，你可以根据你的意愿调整网络。 对问题进行微调 现在的模型也许能解决我们的问题。对预先训练好的模型进行微调通常更好，原因有两个： 这样我们可以达到更高的精度。...在我们将自定义层添加到预先训练好的模型之后，我们可以用特殊的损失函数和优化器来配置它，并通过额外的训练进行微调。
问题1：模型中断后继续训练出错在有些时候我们需要保存训练好的参数为path文件，以防不测，下次可以直接加载该轮epoch的参数接着训练，但是在重新加载时发现类似报错:size mismatch for...64，现在准备在另外的机器上面续训的时候某个超参数设置的是32，导致了size mismatch解决方案：查看size mismatch的模型部分，将超参数改回来。...问题原因：暂时未知，推测是续训时模型加载的问题，也有可能是保存和加载的方式问题解决方案：统一保存和加载的方式，当我采用以下方式时，貌似避免了这个问题：模型的保存：torch.save(netG.state_dict.../%s/netD_300.pth' % (cfg.CONFIG_NAME), map_location='cuda:0'))问题3：如何自动生成requirements.txt，如何根据requirements...，其中的一些函数已经在较新的版本中被移除或迁移到其他模块中。
前言 深度学习在移动端的应用是越来越广泛，由于移动端的运算力与服务器相比还是有差距， 所以在移动端部署深度学习模型的难点就在于如何保证模型效果的同时，运行效率也有保证。...对训练好的网络做量化，在实践中尝试过TensorRT[5][8]的后训练量化算法，效果还不错。...以下两张图片分别表示的是训练过程 与实际应用过程中对batchnorm层处理的区别： 对于如何融合batchnorm参数进卷积层参数，看以下公式： 公式中的，W和b分别表示卷积层的权值与偏置...在实验中我其实是简化了融合batchnorm的流程，要是完全按照论文中的实现要复杂很多， 而且是基于已经训好的网络去做模拟量化实验的，不基于预训练模型训不起来，可能还有坑要踩。...然后得到训好的模型与每层的量化因子之后，就可以 模拟真实的量化推断过程，不过因为MXNet的卷积层不支持整型运算，所以模拟的过程也是用浮点 来模拟，具体实现细节可见示例代码。
本文的内容分为以下几节： 函数和神经网络中的“非重要性”概念 修剪训练好的神经网络 代码片段和不同模型之间的性能比较 现代修剪技术 最后的想法和结论 （我们将讨论的代码段将基于TensorFlow模型优化工具包...我们将使用tensorflow_model_optimization（别名为tfmot）。tfmot为我们提供了两种修剪方法： 采取训练好的网络，并通过更多次数的培训来修剪它。...请注意，在将修剪后的模型传递给TensorFlow Lite的转换器时，您应该去除修剪后的包装。 ? 除精度测量外，压缩率是另一种广泛使用的用于测量特定修剪算法的指标。...如果您是从经过训练的网络（例如网络A）中获得的修剪的网络，请考虑网络A的这些初始参数的大小。 当在具有预训练网络的迁移学习方案中执行基于量级的修剪时，我们如何确定权重的重要性？...现在，当我们尝试使用在不同数据集上预先训练的模型进行迁移学习时，这种重要性实际上可以改变。优化源数据集时重要的权重可能对目标数据集不重要。 ?
作者 | 王清 目录 CNN应用之图像风格化实例 如何量化风格 快速风格化的两种模型训练生成风格的滤镜 生成对抗网络介绍GAN GAN的基本思想 GAN的基本框架 GAN的适用场景 课程推荐资料 CNN...在CNN应用中则定义为可以捕捉的纹理。 纹理提取： 通过反卷积重建（风格重建和内容重建），可以查看VGGNet不同层次提取的纹理特征。...Gatys 等人利用预先训练好的 VGGNet 来提取图片中内容和风格的数值化特征，然后定义了一种特殊的损失函数来评估合成图片符合“风格”的程度，然后再使用 SGD 的方法不断修正合成图的各个像素以使损失值变小...提取风格的VGGNet ： 为每一层网络分配名称，方便访问 参数从mat文件中加载 代码：https://github.com/DeepVisionTeam/TensorFlowBook/tree/master...，同时使用一个图像变换卷积网络来存储风格的纹理特征，然后将训练好的网络直接作为滤镜使用即可完成对图片的风格变换。
从官方网站上下载训练好的GoogleNet模型，解压后，放在/tmp目录下，然后执行： bazel build tensorflow/tools/quantization:quantize_graph...图7 TensorFlow下模型量化的过程 图7中左侧是原始的Relu操作，输入和输出均是浮点数。...ReQuantizationRange的计算过程就可以省去，直接从存储的计算好最值文件中读取。...例如，我们使用TensorFlow官方网站提供的预训练好的Inception V3模型在此花卉数据集上进行训练。...蒸馏模型是采用是迁移学习，通过采用预先训练好的复杂模型（Teacher model）的输出作为监督信号去训练另外一个简单的网络，得到的简单的网络称之为Student model。
/developer/article/1822778 本篇文章带大家熟悉“迁移学习”的开发流程，介绍如何使用预先训练好的神经网络，结合实际的功能需求，来实现一些图像任务；比如：实现对猫和狗的图像进行分类...预先训练好的神经网络，通常称为“预训练模型”，它在大型数据集上进行训练，取得业界认可的效果，开源给广大开发者使用的模型。本文主要介绍在keras中的关于图像任务的开源模型。...思路流程 导入数据集 探索集数据，并进行数据预处理 构建模型（搭建神经网络结构、编译模型）预训练模型 + 自定义模型 训练模型（把数据输入模型、评估准确性、作出预测、验证预测） 使用训练好的模型 一...iter(train_dataset)) feature_batch = base_model(image_batch) print(feature_batch.shape) 冻结base_model，对预先训练好的模型...train_dataset)) feature_batch = base_model(image_batch) print(feature_batch.shape) # 冻结base_model，对预先训练好的模型
「需要注意的是上述残差结构是在训练深层LSTM网络时常用的结构，简单做法就是将LSTM层的输入加到输出上，在官方tensorflow源码中token的embedding没有加到第一层LSTM的输出上」...使用这个网络结构利用大量语料做语言模型任务就能预先训练好这个网络，如果训练好这个网络后，输入一个新句子 ，句子中每个单词都能得到对应的三个Embedding： 最底层是单词的Word Embedding...第二阶段：下游任务利用预训练好的embedding 第二阶段模型总览： ? ELMo第二阶段，来源张俊林老师文章[2] 以QA问题为例，展示下游任务如何利用预训练好的embedding。...3.ELMo训练好了之后如何使用？...ELMo训练好了该如何使用实际上指的是其第一阶段的预训练过程训练完毕，下游任务如何利用预训练好的embedding，在问题1中已经有了比较详细的解读，在该问题则对其进行公式化的说明。
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