请注意，我们在“第 4 章”，“基于图像的深度学习”中使用，它介绍了如何可视化卷积神经网络（CNN）及其特征映射。 这种技术本质上是相同的。...在前面的训练输出中要注意的最重要的事情是训练期间的准确率和召回率值。 运行推理测试 此步骤涉及导出训练有素的推理图并运行推理测试。 推断是使用以下 Python 命令完成的： !...骨干神经网络通过提取第四阶段的最后卷积层来使用 ResNet-50 或 101。 重新调整训练图像的大小，使较短的边缘为 800 像素。...总结 在本章中，您学习了如何在网络的最远端开发和优化卷积神经网络模型。 神经网络的核心是需要训练的大量数据，但最终，它提供了一个模型，该模型无需人工干预即可完成任务。...接下来，我们将导出模型。 为此，请单击“导出”，如以下屏幕截图所示。 请注意，如果单击TF，则可以选择导出为 TensorFlow Lite 或 TensorFlow。
本文将介绍如何使用Python将深度学习模型部署到嵌入式设备上，并提供详细的代码示例。...所需工具Python 3.xTensorFlow 或 PyTorch（本文以TensorFlow为例）TensorFlow Lite（用于嵌入式设备）Raspberry Pi 或其他嵌入式设备步骤一：安装所需库首先...可以使用以下命令安装：pip install tensorflow tensorflow-lite步骤二：训练深度学习模型我们将使用MNIST数据集训练一个简单的卷积神经网络（CNN）模型。...保存转换后的模型with open('mnist_model.tflite', 'wb') as f: f.write(tflite_model)步骤四：在嵌入式设备上运行模型我们可以使用TensorFlow...Lite：pip install tflite-runtime运行模型： 在Raspberry Pi上创建一个Python脚本（如run_model.py），并将上述运行模型的代码复制到该脚本中。
无论是将模型从开发环境移植到生产环境，还是在不同的硬件平台上运行，跨平台部署都能显著提高模型的实用性和可扩展性。本文将介绍如何使用Python实现深度学习模型的跨平台移植与部署，并提供详细的代码示例。...所需工具Python 3.xTensorFlow 或 PyTorch（本文以TensorFlow为例）TensorFlow Lite（用于移动和嵌入式设备）Docker（用于容器化部署）步骤一：安装所需库首先...可以使用以下命令安装：pip install tensorflow tensorflow-lite步骤二：训练深度学习模型我们将使用MNIST数据集训练一个简单的卷积神经网络（CNN）模型。...保存转换后的模型with open('mnist_model.tflite', 'wb') as f: f.write(tflite_model)步骤四：在移动设备上运行模型我们可以使用TensorFlow.../models/mnist_model.h5# 安装所需的Python库RUN pip install tensorflow# 运行Python脚本CMD ["python", "-c", "import
前几章重点介绍了如何… 技术要求 为了运行本章中给出的代码摘录，您将需要以下硬件和软件： TensorFlow 2.0（TF 2.0）或更高版本（CPU 或 GPU 版本都足够） Python 3.4+...这意味着在执行任何代码块之前，请先输入以下行： import tensorflow as tf 可在这个页面中获得本章的代码文件。...在 Edge TPU 处理器上运行 TFLite Edge TPU 是一种小型处理器，能够执行深度前馈网络，例如卷积神经网络。 但是，它仅支持量化的 TFLite 模型。...该设备有一个简单的… 总结 TFLite 是 TF2.0 的一项功能，它采用 TF 模型并对其进行压缩和优化，以在嵌入式 Linux 设备或低功耗和低二进制设备上运行。...可以通过三种方式将 TF 模型转换为 TFLite 模型：从已保存的模型，tf.keras模型或具体函数。
常见的神经网络包括卷积神经网络（CNN）用于图像处理，循环神经网络（RNN）用于序列数据，以及深度神经网络（DNN）用于各种任务。...import tensorflow as tf# 加载训练好的图像识别模型model = tf.keras.models.load_model('image_recognition_model.h5')...import tensorflow as tf# 加载训练好的语音识别模型model = tf.keras.models.load_model('speech_recognition_model.h5'...，通常需要使用深度学习框架，如TensorFlow Lite、TensorFlow Micro或MicroTVM等，以便在资源受限的环境中有效地运行神经网络模型。...以下是一些简单的代码案例，演示了如何在嵌入式系统上使用TensorFlow Lite来运行神经网络模型。4.
YOLOv4是一种非常优秀的算法，它使用深卷积神经网络来执行目标检测。更详细的介绍可以参考之前文章。 吊打一切的YOLOv4的tricks汇总！...这里提供官方的 YOLOv4 目标检测模型 作为预训练模型，该模型能够检测 80 类物体。 为了便于演示，我们将使用预训练的权重作为我们的跟踪器。...成对应的TensorFlow 模型，并将保存到 checkpoints 文件夹中。.../outputs/tiny.avi --tiny 输出结果 如上所述，生成的视频将保存到设置 --output 命令行标志路径的位置。这里把它设置为保存到‘output’文件夹。...目标跟踪器跟踪的类别 默认情况下，代码被设置为跟踪coco数据集中的所有80个类，这是预先训练好的YOLOv4模型所使用的。但是，可以简单地调整几行代码，以跟踪80个类中的任意一个或任意一个组合。
我会使用基于 TensorFlow 的标准 keras 模块和 tf.keras 模块，来实现一个卷积神经网络（CNN）。...▌示例数据集 CIFAR-10 数据集有10个类，我们用该数据集来展示本文的观点 为了简单起见，我们就在 CIFAR-10 数据集上训练两个单独的卷积神经网络 (CNN)，方案如下： 方法 1 ：以 TensorFlow...作为后端的 Keras 模型 方法 2 ：使用 tf.keras 中 Keras 子模块 在介绍的过程中我还会展示如何把自定义的 TensorFlow 代码写入你的 Keras 模型中。...需要注意的是： 在第 3 行，将 Matplotlib 的后端设置为 Agg，以便我们可以能将训练图保存为图像文件。 在第 6 行，我们导入 MiniVGGNetKeras 类。...▌用 Tensorflow 和 tf.keras 训练一个神经网络模型 使用 tf.keras (内置于 TensorFlow 中的模块) 构建的 MiniVGGNet CNN 架构与我们直接使用 Keras
在Python中训练这些模型之后，它们可以在Python或C++中独立运行。...因此，可以使用Python轻松地在PyTorch中训练模型，然后通过torchscript将模型导出到无法使用Python的生产环境中。它基本上提供了一个工具来捕获模型的定义。...所保存的图形也可以在C++中加载用于生产。 2） TorchScript为我们提供了一种表示，在这种表示中，我们可以对代码进行编译器优化，以提供更高效的执行。...我们现在可以使用cbindgen将rust库导出为公共C头文件。...这里请参考如何在C++中对TFLITE模型进行推理。
本教程介绍如何使用 tf.Keras 时序 API 从头开始训练模型，将 tf.Keras 模型转换为 tflite 格式，并在 Android 上运行该模型。...1.训练自定义分类器 加载数据 我们将使用作为tf.keras框架一部分的mnst数据。...格式时，有两个选择- 1）从命令行转换，或 2）直接在 python 代码中转换，这个更加推荐。...请参阅下面关于如何使用 TFLite 模型运行推断的 python 代码片段。示例输入是随机输入数据，你需要根据自己的数据更新它。...有时，转换似乎是成功的，但转换后的模型却不起作用：例如，转换后的分类器可能在正负测试中以~0.5 的精度随机分类。（我在 tf 1.10 中遇到了这个错误，后来在 tf1.12 中修复了它）。
只要您在文件中使用扩展名为.pb或.pbtxt的训练模型，就可以继续执行下一步。我们在前面的章节中学习了如何保存模型。 检查模型：模型文件只包含图的结构，因此需要保存检查点文件。...我们还学习了如何使用 R 中的可视化工具 TensorBoard。我们还介绍了一个来自 R Studio 的新工具tfruns，它允许您为多次运行创建报告，分析和比较它们，并在本地保存或发布它们。...在训练模型时，您可以构建计算图，运行图以进行训练，并评估图以进行预测。重复这些任务，直到您对模型的质量感到满意为止，然后将图与学习的参数一起保存。在生产中，图是从文件构建或恢复的，并使用参数填充。...总结 在本章中，我们学习了如何在 TensorFlow 中调试用于构建和训练模型的代码。我们了解到我们可以使用tf.Session.run()将张量作为 NumPy 数组获取。...例如，以下代码使用 TFEstimator API 为 TPU 上的 MNIST 数据集构建 CNN 模型： 以下代码改编自这个页面。
警告：因为SavedModel保存了计算图，所以只支持基于TensorFlow运算的模型，不支持tf.py_function()运算（它包装了任意Python代码）。...它被保存为一个包含saved_model.pb文件的目录，它定义了计算图（表示为序列化协议缓存），变量子目录包含了变量值。对于含有大量权重的模型，这些变量值可能分割在多个文件中。...如果模型接收两张图片作为输入，用两个CNN做处理，将不同的CNN放到不同的GPU上会更快。 创建高效的集成学习：将不同训练好的模型放到不同的GPU上，使预测更快，得到最后的预测结果。...用TensorFlow集群训练模型 TensorFlow集群是一组并行运行的TensorFlow进程，通常是在不同机器上，彼此通信完成工作 —— 例如，训练或执行神经网络。...笔记：如果将训练数据放到GCS上，可以创建tf.data.TextLineDataset或tf.data.TFRecordDataset来访问：用GCS路径作为文件名（例如，gs://my-data-bucket
您可以花费一些时间来调整参数，以直观了解神经网络如何处理各种数据。 卷积神经网络 卷积神经网络（CNN）与前面各节中描述的神经网络相似。 CNN 具有权重，偏差和通过非线性激活产生的输出。...请注意，在加载数据时，我们指定单热编码作为参数。 标签存储为整数，但为了进行训练，应将其加载为一键编码。 从现在开始，假设读者正在使用导入了 TensorFlow tf的编辑器运行代码。...可以通过将测试数据作为提要字典运行会话来评估数据的准确率。 当整个程序运行时，最终应产生 90% 左右的精度。 如果没有用于训练和测试的更简单的 API，该模型的定义似乎太明确了。...训练和推理通常在不同的计算机上和不同的时间进行。 我们将学习如何存储模型，运行推理以及如何使用 TensorFlow Serving 作为具有良好延迟和吞吐量的服务器。...您可以在测试图像上运行它，并可以看到质量得到保持。 对于更复杂的数据集，可以使用卷积神经网络以获得更好的结果。 该示例展示了计算机视觉深度学习的强大功能，因为它是在无监督的情况下进行训练的。
导出模型：在这里，需要将训练有素的模型导出为TF Serving可以使用的特定格式。TensorFlow将SavedModel格式提供为导出模型的通用格式。...Fashion-MNIST示例 在着重于模型服务之前，将在本文中构建以下两个深度学习CNN（卷积神经网络）分类器。...versions: 1 versions: 2 } } } } 可以直接在Jupyter Notebooks中运行以下代码以将服务器作为后台进程启动，也可以从终端运行它...使用GPU推论服务模型 在本部分中，将展示如何利用TensorFlow服务来利用GPU服务已保存的模型。这个想法是，如果有GPU，请使用它！...使用Docker TensorFlow服务GPU开始服务模型 现在，准备开始使用TF Serving服务模型。将通过运行刚刚下载的docker镜像来做到这一点。实际上，最好从终端运行它。
在您的移动应用中使用 TensorFlow Lite 的基本工作流程如下： 使用 TensorFlow 或 Keras 以 TensorFlow 作为后端来构建和训练（或重新训练）TensorFlow...如果您在 Android 上运行 TensorFlow Lite 模型，并且 Android 设备为 Android 8.1（API 级别 27）或更高版本，并且通过专用的神经网络硬件，GPU 或某些其他数字信号处理器支持硬件加速...音频识别和机器人运动 要使用 TensorFlow 教程中的预训练音频识别模型或我们之前描述的重新训练模型，我们将重用来自这个页面的 Python 脚本listen.py，并在识别四个基本音频命令后添加...在之前的章节中，我们主要使用 Python 训练和测试 TensorFlow 模型，然后再使用本机 TensorFlow C++ 库的 Java 接口代码在使用 C++ 或 Android 的 iOS...在上一章中我们介绍了 AlphaGo 和 AlphaZero，Jim Fleming 撰写了一篇有趣的博客文章，标题为“在 AlphaGo 之前的 TD-Gammon”，这是第一个强化学习应用，它使用神经网络作为评估函数来训练自己
在命令提示符中，如果尚未激活环境，请再次激活它，然后输入以下命令来运行 Python： (tf_env)$ python 现在，在 Python 解释器中输入以下行以测试 TensorFlow...在下一章中，我们将更多地了解一些关键的深度学习概念，包括卷积神经网络。 我们还将研究如何使用 TensorFlow 来构建和训练深度神经网络。...这是一个问题，因为当向网络提供的数据与训练集不完全相同时，网络将无法正常运行，因为它过于精确地了解了数据的外观，而错过了其背后的全局。 这个问题称为过拟合或具有高方差。...我们研究了什么是人工神经网络以及如何对其进行训练。 在此之后，我们研究了 CNN 及其主要组成部分。 我们介绍了如何使用 TensorFlow 训练您自己的 CNN 以识别数字。...要在检查点之间保存和还原变量，我们使用Saver类。 为避免填满磁盘，保护程序会自动管理检查点文件。 例如，他们每训练一次N小时，就只能保留N个最新文件或一个检查点。
这篇文章将讲解TensorFlow如何保存变量和神经网络参数，通过Saver保存神经网络，再通过Restore调用训练好的神经网络。...二.保存神经网络 那么，TensorFlow如何保存我们的神经网络框架呢？...= tf.placeholder(tf.float32) #训练时为0.25 测试时为0 # 定义卷积层 conv0 conv0 = tf.layers.conv2d...-------- # 用于保存和载入模型 saver = tf.train.Saver() # 训练或预测 train = False # 模型文件路径 model_path = "model/image_model...courseId=1003209007 [5] TensorFlow【极简】CNN - Yellow_python大神 [6] 基于深度神经网络的定向激活功能开发相位信息的声源定位 - 章子雎Kevin
TensorFlow layers模块提供了一个高级API，可以轻松构建神经网络。它提供了便于创建密集（完全连接）层和卷积层，添加激活函数以及应用缺陷正则化的方法。...在本教程中，您将学习如何layers构建卷积神经网络模型来识别MNIST数据集中的手写数字。 ?...所述MNIST数据集包括60000个训练样例和手写数字0-9，格式为28x28像素的单色图像万个测试实施例。 入门 我们设计TensorFlow程序的骨架。...卷积神经网络简介 卷积神经网络（CNN）是用于图像分类任务的当前最先进的模型架构。CNN将一系列过滤器应用于图像的原始像素数据，以提取和学习较高级别的功能，然后模型可用于分类。...这个metrics论点取决于我们刚刚定义的指标。 运行模型 我们编写了CNN模型函数Estimator，以及训练/评估逻辑; 现在我们来看看结果。运行cnn_mnist.py。
作者 | Himanshu Rawlani 来源 | Medium 编辑 | 代码医生团队 卷积神经网络（CNN）非常适合计算机视觉任务。...可以通过执行命令来独立运行脚本，以测试是否已成功构建模型$python model.py。...退后一步，回顾一下如何训练传统的图像分类器。在传统的图像分类器中，将图像调整为给定尺寸，通过转换为numpy数组或张量将其打包成批，然后将这批数据通过模型进行正向传播。...可以generator.py使用独立运行文件$python generator.py并交叉检查输出。...该脚本使用TensorFlow 2.0中的新功能，该功能从.h5文件中加载Keras模型并将其保存为TensorFlow SavedModel格式。
前一篇文章详细讲解了卷积神经网络CNN原理，并通过TensorFlow编写CNN实现了MNIST分类学习案例。...#每个样本有1个输出 # 存放DropOut参数的容器 drop = tf.placeholder(tf.float32) #训练时为0.25 测试时为0 # 定义卷积层...= tf.placeholder(tf.float32) #训练时为0.25 测试时为0 # 定义卷积层 conv0 conv0 = tf.layers.conv2d...-------- # 用于保存和载入模型 saver = tf.train.Saver() # 训练或预测 train = False # 模型文件路径 model_path = "model/image_model...[6] 基于深度神经网络的定向激活功能开发相位信息的声源定位 - 章子雎Kevin [7] TensorFlow实战：Chapter-5（CNN-3-经典卷积神经网络（GoogleNet）) - DFann
为减少障碍，Google发布了Tensorflow对象检测API和Tensorflow Hub等开源工具，使人们能够利用那些已经广泛使用的预先训练的模型（例如Faster R-CNN，R-FCN和SSD...本文旨在展示如何通过以下步骤使用TensorFlow的对象检测API训练实时视频对象检测器并将其快速嵌入到自己的移动应用中： 搭建开发环境 准备图像和元数据 模型配置和训练 将训练后的模型转换为TensorFlow...测试安装 要测试一切是否按预期工作： python $TF_API_DIR/object_detection/builders/model_builder_test.py 并且应该看到如下测试结果...将保存实际的模型文件，ios/ObjectDetection/Model其中包含模型文件（detect.tflite）和标签映射文件。需要覆盖模型中的模型文件和标签图。...将移动设备连接到笔记本电脑 在Xcode中构建并运行该应用程序。 建立项目后，该应用程序现在应该可以在移动设备上运行，并测试模型的性能如何！
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