首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何在tensorflow attention_ocr上运行预训练模型?

在TensorFlow Attention OCR上运行预训练模型,您可以按照以下步骤进行操作:

  1. 安装TensorFlow:首先,确保您已经安装了TensorFlow。您可以通过以下命令安装TensorFlow:
  2. 安装TensorFlow:首先,确保您已经安装了TensorFlow。您可以通过以下命令安装TensorFlow:
  3. 下载Attention OCR代码:您可以从GitHub上下载Attention OCR的代码。使用以下命令克隆Attention OCR的GitHub仓库:
  4. 下载Attention OCR代码:您可以从GitHub上下载Attention OCR的代码。使用以下命令克隆Attention OCR的GitHub仓库:
  5. 下载预训练模型:在GitHub仓库中,您可以找到Attention OCR的预训练模型。您可以从以下链接下载预训练模型: Attention OCR预训练模型
  6. 解压预训练模型:将下载的预训练模型文件解压缩到您的工作目录中。
  7. 准备输入图像:将您要识别的图像准备好,并确保它们位于您的工作目录中。
  8. 运行预训练模型:使用以下命令在Attention OCR上运行预训练模型:
  9. 运行预训练模型:使用以下命令在Attention OCR上运行预训练模型:
  10. 在上述命令中,您需要将model.ckpt-399731替换为您下载的预训练模型的文件名,并将./your_image_directory/*.jpg替换为您的图像目录和图像文件扩展名。

通过按照以上步骤操作,您就可以在TensorFlow Attention OCR上成功运行预训练模型,并对输入图像进行识别。请注意,这只是一个简单的示例,您可以根据自己的需求进行更多的定制和调整。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

Tensorflow加载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,并在这个基础再次训练。这时候我们需要掌握如何操作这些模型数据。...在inference时,可以通过修改这个文件,指定使用哪个model 2 保存Tensorflow模型 tensorflow 提供了tf.train.Saver类来保存模型,值得注意的是,在tensorflow.../checkpoint_dir/MyModel',global_step=1000) 3 导入训练好的模型 在第1小节中我们介绍过,tensorflow将图和变量数据分开保存为不同的文件。...,很多时候,我们希望使用一些已经训练好的模型prediction、fine-tuning以及进一步训练等。...只需通过graph.get_tensor_by_name()方法获取需要的op,并且在此基础建立图,看一个简单例子,假设我们需要在训练好的VGG网络使用图,并且修改最后一层,将输出改为2,用于fine-tuning

1.3K30

Tensorflow加载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,并在这个基础再次训练。这时候我们需要掌握如何操作这些模型数据。...在inference时,可以通过修改这个文件,指定使用哪个model 2 保存Tensorflow模型 tensorflow 提供了tf.train.Saver类来保存模型,值得注意的是,在tensorflow.../checkpoint_dir/MyModel',global_step=1000) 3 导入训练好的模型 在第1小节中我们介绍过,tensorflow将图和变量数据分开保存为不同的文件。...,很多时候,我们希望使用一些已经训练好的模型prediction、fine-tuning以及进一步训练等。...只需通过graph.get_tensor_by_name()方法获取需要的op,并且在此基础建立图,看一个简单例子,假设我们需要在训练好的VGG网络使用图,并且修改最后一层,将输出改为2,用于fine-tuning

2.9K30

Tensorflow加载Vgg训练模型操作

很多深度神经网络模型需要加载训练过的Vgg参数,比如说:风格迁移、目标检测、图像标注等计算机视觉中常见的任务。那么到底如何加载Vgg模型呢?Vgg文件的参数到底有何意义呢?...加载后的模型该如何使用呢? 本文将以Vgg19为例子,详细说明Tensorflow如何加载Vgg训练模型。...as np import scipy.io data_path = 'model/vgg19.mat' # data_path指下载下来的Vgg19训练模型的文件地址 # 读取Vgg19文件..., 512) dtype=float32 } 本文提供的测试代码是完成正确的,已经避免了很多使用Vgg19训练模型的坑操作,比如:给图片添加维度,转换读取图片的的格式等,为什么这么做的详细原因可参考我的另一篇博客...:Tensorflow加载Vgg训练模型的几个注意事项。

1.4K30

何在CDSW运行TensorFlow

CDSW平台上运行一个TensorFlow的示例,在学习本章知识前,你需要知道以下知识: 《如何在Windows Server2008搭建DNS服务并配置泛域名解析》 《如何利用Dnsmasq构建小型集群的本地...DNS服务器》 《如何在Windows Server2012搭建DNS服务并配置泛域名解析》 《如何在CDH5.13中安装CDSW1.2》 《如何基于CDSW基础镜像定制Docker》 《如何在CDSW...中使用R绘制直方图》 《如何使用CDSW在CDH集群通过sparklyr提交R的Spark作业》 内容概述 1.下载示例代码及创建TensorFlow工程 2.运行示例代码 测试环境 1.RedHat7.2...3.运行simple_demo.py示例代码测试TensorFlow依赖的Packages [48wacxxud7.jpeg] 4.运行tf_tutorial.py示例代码测试 [pstyymuf57....总结 ---- 在CDSW1.2.2版本已集成了TensorFlow的包 在运行示例时需要检查所需要的Packages是否都已安装,具体的安装方式Fayson在前面的文章也有介绍。

1.3K40

何在CDSW运行TensorFlow

CDSW平台上运行一个TensorFlow的示例,在学习本章知识前,你需要知道以下知识: 《如何在Windows Server2008搭建DNS服务并配置泛域名解析》 《如何利用Dnsmasq构建小型集群的本地...DNS服务器》 《如何在Windows Server2012搭建DNS服务并配置泛域名解析》 《如何在CDH5.13中安装CDSW1.2》 《如何基于CDSW基础镜像定制Docker》 《如何在CDSW...中使用R绘制直方图》 《如何使用CDSW在CDH集群通过sparklyr提交R的Spark作业》 内容概述 1.下载示例代码及创建TensorFlow工程 2.运行示例代码 测试环境 1.RedHat7.2...3.运行simple_demo.py示例代码测试TensorFlow依赖的Packages 4.运行tf_tutorial.py示例代码测试 5.运行mnist.py示例代码 6.运行mnist_deep.py...示例代码 5.总结 在CDSW1.2.2版本已集成了TensorFlow的包 在运行示例时需要检查所需要的Packages是否都已安装,具体的安装方式Fayson在前面的文章也有介绍。

1.5K90

Tensorflow加载训练模型的特殊操作

在前面的文章【Tensorflow加载训练模型和保存模型】中介绍了如何保存训练好的模型,已经将训练好的模型参数加载到当前网络。这些属于常规操作,即训练模型与当前网络结构的命名完全一致。...如何从两个模型中加载不同部分参数? 当训练模型的命名与当前定义的网络中的参数命名不一致时该怎么办? 最近看到一个巨牛的人工智能教程,分享一下给大家。..."conv_1" in v.name] saver = tf.train.Saver(var_list=vars) saver.restore(sess, ckpt_path) 2 从两个训练模型中加载不同部分参数...如果需要从两个不同的训练模型中加载不同部分参数,例如,网络中的前半部分用一个训练模型参数,后半部分用另一个训练模型中的参数,示例代码如下: import tensorflow as tf def...举个例子,例如,训练模型所有的参数有个前缀name_1,现在定义的网络结构中的参数以name_2作为前缀。

2.2K271

在终端设备实现语音识别:ARM开源了TensorFlow训练模型

△ 关键词识别pipeline 近日,ARM和斯坦福大学合作开源了训练TensorFlow模型和它们的语音关键词识别代码,并将结果发表在论文Hello Edge: Keyword Spotting on...这个开源库包含了TensorFlow模型和在论文中用到的训练脚本。...在论文中,研究人员还展示了不同的神经网络架构,包含DNN、CNN、Basic LSTM、LSTM、GRU、CRNN和DS-CNN,并将这些架构加入到训练模型中。...,并且在资源受限的微控制器运行KWS。...他们训练了多种神经网络架构变体,并比较变体之间的准确性和存储/计算需求。 △ 神经网络模型的准确性 研究人员发现,在不损失精确度的情况下,在存储了计算资源受限的微控制器优化这些神经网络架构可行。

1.6K80

【源头活水】Graph训练模型

01 在图上做训练模型同传统的transformer有什么区别 在进行对论文的梳理之前,应当先思索一个问题:在图上做训练模型,和常见的基于自然语言文本去做,二者之间有什么区别呢?...所以一些pretrian模型不约而同地依据图上需要把握的信息的特点设定了适应于图上的训练任务中。 1.3 最后一个问题:在图上做训练模型,主要改进点在哪里?...模型架构。也就是说,使用一种固定的训练GNN结构去处理一类的图。这一部分的工作比较符合NLP里对transformer的改进。 2. 训练任务。...下图展示了这样一种训练模型的用途——相当于一种上游的训练,以获得一个相对而言更好的起始模型结果。 ?...具体的实现是这个样子的:使用某一种GNN(GAT)作为encoder,选择一种合适的decoder(MLP),然后基于下列的损失函数进行训练

62220

「NLP」关于BERT训练模型资源分享(

这是一个重大的进展,因为它使任何人都可以构建一个包含语言处理的机器学习模型,并将其作为一个随时可用的组件使用——从而节省了从零开始训练语言处理模型所需的时间、精力、知识和资源。...ELMo LSTM将使用我们的数据集语言在一个巨大的数据集上进行训练,然后我们可以将它用作需要处理语言的其他模型中的组件。...ELMo通过训练预测单词序列中的下一个单词获得了语言理解能力,这项任务称为语言建模。这很方便,因为我们有大量的文本数据,这样的模型可以在不需要标签的情况下学习这些数据。...对8篇Bert相关论文的梳理总结 资源地址: https://www.msra.cn/zh-cn/news/features/bert BERT 自从在 arXiv 发表以来获得了很大的成功和关注...随后涌现了一大批类似于“BERT”的训练(pre-trained)模型,有引入 BERT 中双向上下文信息的广义自回归模型 XLNet,也有改进 BERT 训练方式和目标的 RoBERTa 和 SpanBERT

1.5K20

Keras使用ImageNet训练模型方式

如果不想使用ImageNet训练到的权重初始话模型,可以将各语句的中’imagenet’替换为’None’。...补充知识:keras使用alexnet模型来高准确度对mnist数据进行分类 纲要 本文有两个特点:一是直接对本地mnist数据进行读取(假设事先已经下载或从别处拷来)二是基于keras框架(网上多是基于...one_hot=True时),比如label值2的one-hot code为(0 0 1 0 0 0 0 0 0 0) 所以,以第一种方式获取的数据需要做一些预处理(归一和one-hot)才能输入网络模型进行训练...as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #tensorflow已经包含了mnist案例的数据 batch_size...y_train, batch_size= batch_size, epochs= epochs, validation_data=(x_test,y_test)) 以上这篇Keras使用ImageNet训练模型方式就是小编分享给大家的全部内容了

2K10

tensorflow 2.0+ 训练BERT模型的文本分类

基于transformers的语言模型在许多不同的自然语言处理(NLP)基准任务测试都取得了很大进展。迁移学习与大规模的transformers语言模型训练的结合正在成为现代NLP的一个标准。...然后,我们将演示训练BERT模型在文本分类任务的微调过程,这里运用的是TensorFlow 2.0+的 Keras API。 文本分类–问题及公式 一般来说, 分类是确定新样本的类别问题。...微调(Fine-tuning) 一旦我们自己训练模型,或者加载了已训练过的模型(例如BERT-based-uncased、BERT-based-chinese),我们就可以开始对下游任务(问题解答或文本分类...所以保存训练模型,然后微调一个特定的数据集非常有用。与训练不同,微调不需要太多的计算能力,即使在单个 GPU ,也可以在几个小时内完成微调过程。...可以看到,训练集正确率96.88%,验证集正确率93.21%,测试集正确率94.37%。 ? ? 由于数据量较大,训练时间长,建议在GPU下运行,或者到colab去跑。

2.3K40

自然语言处理中的训练模型

近年来,大量的研究表明基于大型语料库的「训练模型」(PTM)可以学习通用的语言表示,有利于下游 NLP 任务,同时能够避免从零开始训练模型。...「基于图的模型」:不同于上述两个模型,基于图的模型将词语视作节点,基于一个预先定义的语言结构(句法结构或语义联系)来学习上下文表示。...最近的研究表明,基于大规模未标注语料库的「训练模型」( PTM)在很多 NLP 任务取得了很好的表现。...训练的优点可以总结为以下三点: 在大规模语料库训练可以学习到通用语言表示,对下游任务很有帮助 训练提供了更好的模型初始化,使得在目标任务上有更好的泛化性能和更快的收敛速度 训练可以看做一种避免在小数据集上过拟合的正则化方法...3 PTM 概述 不同 PTM 间的区别主要体现在「上下文编码器」的使用以及「训练的任务和目标」

1.7K20

基于tensorflow 1.x 的bert系列训练模型工具

tfbert 基于tensorflow 1.x 的bert系列训练模型工具 支持多GPU训练,支持梯度累积,支持pb模型导出,自动剔除adam参数 采用dataset 和 string handle...配合,可以灵活训练、验证、测试,在训练阶段也可以使用验证集测试模型,并根据验证结果保存参数。...内置代码示例数据集百度网盘提取码:rhxk 支持模型 bert、electra、albert、nezha、wobert、ChineseBert(GlyceBert) requirements tensorflow...as tf 使用说明 Config 和 Tokenizer 使用方法和transformers一样 多卡运行方式,需要设置环境变量CUDA_VISIBLE_DEVICES,内置trainer会读取参数...最大输入长度32,批次大小32,训练3个epoch, 测试环境为tensorflow1.14,GPU是2080ti。

98630

使用ResNet101作为训练模型训练Faster-RCNN-TensorFlow-Python3-master

使用VGG16作为训练模型训练Faster-RCNN-TensorFlow-Python3-master的详细步骤→Windows10+Faster-RCNN-TensorFlow-Python3...如果使用ResNet101作为训练模型训练Faster-RCNN-TensorFlow-Python3-master,在之前使用VGG16作为训练模型训练步骤基础需要修改几个地方。...第一个,在之前的第6步时,改为下载训练模型ResNet101,在....# 添加的代码(使用resnet101作为训练模型) from lib.nets.resnet_v1 import resnetv1 # 添加结束 # 添加的代码(使用resnet101...NETS = { 'resnet101': ('resnet101.ckpt',)} # 自己需要修改:训练输出模型   经过上面的几步修改后,就可以运行test_net.py来输出PR曲线并计算

66810

模型训练之难,难于青天?训练易用、效率超群的「李白」模型库来了!

、FairSeq 这些所有主流 Transformer 库的优点,分布式训练性能一既往地力压群雄,更重要的是,全局视角编程最大程度降低了分布式使用门槛,让大模型训练飞入寻常百姓家。...这意味着,你可以在单卡增加新功能,进行模型调试,跑通代码后再丝滑地迁移到分布式上进行训练。...HuggingFace:提供了全面的 SOTA Transformer 模型 ,便于使用训练好的模型进行微调,提供强大的社区和生态,方便开发者使用训练好的模型。...LiBai 模型库的与众不同之处在于,它不是以上任一分布式训练工具的简单升级或包装,而是基于 OneFlow 的分布式和图编译器能力构建的大规模训练模型开发套件。...GPU 组的切分方式,当用户使用 LiBai 的内置 layers 模块搭建好神经网络后,可以在自己的训练配置文件中修改分布式超参, 以实现不同的并行训练策略,上图所有值都取为 1 表示在单卡运行

1.1K10

资源 | TensorFlow推出新工具Seedbank:即刻使用的训练模型

今天,TensorFlow 推出 Seedbank,这是一个发现交互式机器学习示例的地方,你可以直接从浏览器运行,无需其他设置。...这些示例包括在 tensorflow.org 的新入门经验、机器学习速成教程、distill.pub 的研究文章,以及 tensorflow.org 越来越多的教程(如神经机器翻译教程)。...TF Hub 还提供多种可直接应用的训练机器学习模块,它们通常具备 Colab notebook 来说明如何应用,使操作更加简单。 ?...TensorFlow 的工作人员将尽己所能定期更新 Seedbank,并确保更新 TensorFlow.org 的新内容。 ?...但最好的一点是 Colab 可以让你编辑 notebook、将副本保存到 Google Drive,并与朋友或在社交媒体共享那些衍生品,以及可以一直使用 Colab GPU 进行快速训练和推断。

89310

tensorflow Object Detection API使用训练模型mask r-cnn实现对象检测

Mask R-CNN模型下载 Mask R-CNN是何凯明大神在2017年整出来的新网络模型,在原有的R-CNN基础实现了区域ROI的像素级别分割。...这里主要想介绍一下在tensorflow中如何使用训练的Mask R-CNN模型实现对象检测与像素级别的分割。...tensorflow框架有个扩展模块叫做models里面包含了很多训练的网络模型,提供给tensorflow开发者直接使用或者迁移学习使用,首先需要下载Mask R-CNN网络模型,这个在tensorflow...的models的github上面有详细的解释与model zoo的页面介绍, tensorflow models的github主页地址如下: https://github.com/tensorflow/...检测运行结果如下: ? 带mask分割效果如下: ? 官方测试图像运行结果: ?

5.6K30
领券