最近为了排查网络结构BUG花费一周时间，因此，狠下心来决定自己写一个工具，将Tensorflow中的图以最简单的方式显示最关键的网络结构。...2 提取pb文件中的网络结构图 pb文件是将模型参数固化到图文件中，并合并了一些基础计算和删除了反向传播相关计算得到的protobuf协议文件。...如果读者还不懂如何将CKPT模型文件转pb文件，请参考我另一篇文章《 Tensorflow MobileNet移植到Android》的第1节部分。...最后调用merge_layers函数，将一些可以合并的计算合并成一个独立的节点，例如，Squeeze计算相关节点合并成一个单独的Squeeze节点，又如const-->identity两个计算节点可以直接忽略...4 测试模型显示 以《MobileNet V1官方预训练模型的使用》文中介绍的MobileNet V1网络结构为例，下载MobileNet_v1_1.0_192文件并压缩后，得到mobilenet_v1
上一篇文章《从Tensorflow模型文件中解析并显示网络结构图（pb模型篇）》中介绍了如何从pb模型文件中提取网络结构图并实现可视化,本文介绍如何从CKPT模型文件中提取网络结构图并实现可视化。...pb模型文件可以避免上面第一个问题，将CKPT模型转pb模型后，可以自动将反向梯度下降相关计算节点移除。...2 自动将CKPT转pb，并提取网络图中节点 如果将CKPT自动转pb模型，那么就可以复用上一篇文章《从Tensorflow模型文件中解析并显示网络结构图（pb模型篇）》的代码。示例代码如下所示。...模型文件中解析并显示网络结构图（pb模型篇）》中已经实现。...但是运行官方代码本身就需要一定的时间和精力，在在上一篇文章《从Tensorflow模型文件中解析并显示网络结构图（pb模型篇）》的代码实现中已经实现了将原始网络结构对应的字符串写入到ori_network.txt
文章目录 一、指针数组 和 二维数组 数据 拷贝到 自定义二级指针 中 1、函数形参 设计规则 2、三种内存模型 对应 函数形参 指针退化规则 二、完整代码示例 一、指针数组 和 二维数组 数据 拷贝到...自定义二级指针 中 ---- 将 指针数组 和 二维数组 中的数据 拷贝到 自定义二级指针 内存模型中 , 并进行排序 ; 1、函数形参 设计规则 函数形参 设计规则 : 向 函数中 传入 二级指针..., 如果只是 使用 该 二级指针 指向的数据 , 可以 直接传入 二级指针 作为形参 ; 如果 需要 修改 二级指针 的指向 , 则需要 传入 三级指针 ; 2、三种内存模型 对应 函数形参 指针退化规则...作为参数 不退化 ; // 二级指针 char **p3 = NULL; 退化为 : // 二维指针 char **p3 代码示例 : /** * @brief copy_data 将...字符串 数据 strcpy(p3[i], p1[i]); } // 遍历将 p2 二维数组 中的数据 拷贝到 二级指针 中 // 之前已经拷贝了 count1
训练将“分类头[classification head]”连接在一个较小数据集上的预训练的模型的方法叫做转移学习。 转移学习发挥作用是因为CNNs的工作原理。...从repo的根目录执行setup / setup.sh脚本将下载所有内容，解压缩并放入适当的目录中。下载和提取的数据集是一组文件夹，其中包含单独文件中的图像和注释。...在使用最小磁盘I / O操作和内存需求的训练过程中，TensorFlow数据集API可以有效地使用这种数据格式，并加载尽可能多的示例。...冻结意味着所有变量都被常量替换，并嵌入到图形本身中，这样就不需要携带检查点文件和图形，以便将模型加载到TensorFlow会话中并开始使用它。...“分类头[classification head]”模型加载到相同的TensorFlow会话中，并将它们绑定在一起，形成一个单一的计算图形，以便初始模型的输出直接进入“分类头[classification
精简模型，用更低权得精度，量化(quantization)、权重剪枝(weight pruning，剪小权重连接，把所有权值连接低于阈值的从网络移除)。...先将大矩阵重叠划分多个子矩阵，每个子矩阵序列化成向量，得到另一个矩阵。 量化(quantitative)。...整个模型前向传播用8位整数支行，最后一层加反量化层，8位转回32位输出层输入。每个量化操作后执行反量化操作。 量化数据表示。浮点数转8位表示，是压缩问题。...模型全部一次性加载到内存缓冲区，会对iOS RAM施加过大压力，操作系统会杀死内存占用过多程序。模型权值缓冲区只读，可映射到内存。重新排列模型，权重分部分逐块从主GraphDef加载到内存。...将第一步生成原始模型文件retrained_graph.pb、标记文件retrained_labels.txt放在tensorflow/examples/android/assets目录。
QNNPACK 借助 Caffe2 模型表征即刻可用，Facebook 正在开发实用程序，将 PyTorch 的 Python 前端模型导出到图表征中。...这些类型的卷积计算强度相对较低，因此可以通过利用低精度计算从内存降低的带宽中受益。 用于计算机视觉的神经网络将多数推理时间用在卷积和全连接算子中。...在一个点积中，每一个乘-加运算需要上传两个元素，在当前的处理器上，这一实现会受到内存和缓存带宽，而不是乘-加单元计算力的限制。...使整个 A、B 面板适配缓存帮助实现了 QNNPACK 中的另一个优化：取消了矩阵 A 的重新打包。...在 QNNPACK 实现中，MR 元素在存储中不是连续的，微内核需要把它们加载到不同的向量暂存器中。
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。...如何从两个模型中加载不同部分参数？ 当预训练的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。...如果从头训练显然没有finetune收敛速度快，但是模型又没法全部加载。此时，只需将未修改部分参数加载到当前网络即可。...如果需要从两个不同的预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预训练模型参数，后半部分用另一个预训练模型中的参数，示例代码如下： import tensorflow as tf def...举个例子，例如，预训练的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。
在本示例中，将逐步使用TensorFlow对象检测API训练对象检测模型。尽管本教程介绍了如何在医学影像数据上训练模型，但只需进行很少的调整即可轻松将其适应于任何数据集。...例如，能否期望白细胞通常集中在新收集的数据中？ 对于自定义数据集，请按照此简单的分步指南将图像及其注释上载到Roboflow 。...在下载时，可以以多种格式下载并在本地下载到您的计算机，或生成代码段。就目的而言，要生成TFRecord文件并创建一个下载代码段（而不是本地下载文件）。 导出数据集 将获得一个要复制的代码段。...笔记本中有一些步骤可以保存该模型拟合-通过本地下载到计算机，或者通过连接到Google云端硬盘并在其中保存模型拟合。...为此可以将原始测试图像从Roboflow下载到本地计算机，然后将这些图像添加到Colab Notebook中。
在本文中，我们将从以下两个方面对机器学习库（PyTorch 1.8 和 Tensorflow 2.5）进行比较： 最新发行版本中的新增功能； 使用哪个以及为什么。...借助 Tensorflow.js，你可以使用 Node 在浏览器中运行现有的 python 模型、重新训练现有的模型，并使用 Javascript 完全构建和训练模型（不需要 python）。...Tensorflow 2.x 中的另一个版本是 Tensorflow Lite，一个轻量级库，用于在移动和嵌入式设备上部署模型。这是因为移动和 Web 应用程序是两种最主要的应用程序类型。...使用 Tensorflow Lite，你可以简单地将现有模型转换为「compressed flat buffer」，然后将 buffer 加载到移动设备或任何其他嵌入式设备中。...在 Pytorch 中，Pytorch lightning 起到了相同的作用。 该如何选择？ 从本质上讲，这两个库都是相当不错的，它们在性能和功能上非常接近。总的来说，两个库之间的编码风格有所不同。
引言迁移学习和领域自适应是深度学习中的两个重要概念。迁移学习旨在将已在某个任务上训练好的模型应用于新的任务，而领域自适应则是调整模型以适应不同的数据分布。...本文将通过一个详细的教程，介绍如何使用Python实现迁移学习和领域自适应。环境准备首先，我们需要安装一些必要的库。我们将使用TensorFlow和Keras来构建和训练我们的模型。...pip install tensorflow数据集准备我们将使用两个数据集：一个是预训练模型使用的数据集（如ImageNet），另一个是目标领域的数据集（如CIFAR-10）。...我们将冻结预训练模型的大部分层，只训练顶层的全连接层。...我们将使用一个域分类器来区分源域和目标域的数据，并通过对抗性训练使特征提取器生成的特征在两个域之间不可区分。
本文首先介绍了TensorFlow.js的重要性及其组件，并介绍使用其在浏览器中构建机器学习模型的方法。然后，构建使用计算机的网络摄像头检测身体姿势的应用程序。...然后，我们将深入讨论使用TensorFlow.js在浏览器中构建我们自己的机器学习模型。然后我们将构建一个应用程序，来使用计算机的网络摄像头检测你的身体姿势！...它将MobileNet模型加载到浏览器中，并对视频提要执行推理。 我们还利用P5.js（https://p5js.org/）库来处理视频输入并在视频本身上显示标签。 我不需要在电脑上安装任何东西。...部署python模型：使用Keras或TensorFlow训练的模型可以很容易地导入浏览器/使用TensorFlow.js的部署。 在本文中，我们将关注前两个功能。在本系列的第二部分(即将推出！)...在下一篇文章中，我们将探讨如何在浏览器中应用迁移学习，并使用TensorFlow.js部署机器学习或深度学习模型。
然后，我们将深入讨论使用TensorFlow.js在浏览器中构建我们自己的机器学习模型。然后我们将构建一个应用程序，来使用计算机的网络摄像头检测你的身体姿势！...它将MobileNet模型加载到浏览器中，并对视频提要执行推理。 我们还利用P5.js（https://p5js.org/）库来处理视频输入并在视频本身上显示标签。 我不需要在电脑上安装任何东西。...部署python模型：使用Keras或TensorFlow训练的模型可以很容易地导入浏览器/使用TensorFlow.js的部署。 在本文中，我们将关注前两个功能。在本系列的第二部分(即将推出！)...ml5.js是一个基于TensorFlow.js和p5.js的库。p5.js是另一个库可以使你更容易在浏览器中访问网络摄像头。...在下一篇文章中，我们将探讨如何在浏览器中应用迁移学习，并使用TensorFlow.js部署机器学习或深度学习模型。
那些已知的结果（男性或女性）也被称为数据集的标签（label），而这就是我们将放在 y 中的。 为了训练该分类器，我们将其中一个样本加载到 x 中，并让该图做出预测：是男性还是女性？...pandas 可以让我们可以轻松加载 CSV 文件，并对数据进行预处理。 使用 pandas 将数据集从 voice.csv 加载到所谓的 dataframe 中。...然后我们将训练数据加载到两个 NumPy 数组中：X_train 和 y_train。（我们不会在这个脚本中使用测试数据。） ? 现在我们可以创建我们的计算图。...很遗憾的是，你不能将此图原样地加载到 iOS 应用程序中。完整的计算图包含某些不受 TensorFlow C++ API 的支持的操作。这就是为什么我们需要使用两个额外工具的原因。...首先我们将 W.bin 和 b.bin 加载到 Data 对象中； 然后我们创建全连接层： ?
▲图1-3 TensorFlow计算图示例 可以看到这个图1-3中有很多元素，比如我们将constant、add、mul称之为操作（operation）。操作是该图中的主要节点。...会话的作用是建立一个执行上下文（context），所有的图都需要在会话中执行，会话会初始化并保存图中需要的变量、图的执行状态、管理执行图的设备（CPU和GPU）等。...TensorFlow Lite是一种用于设备端推断的开源深度学习框架，其目前是作为TensorFlow的一个模块发布，但我们需要知道TensorFlow Lite和TensorFlow几乎是两个独立的项目...与此同时，TensorFlow Lite还提供了模型转换工具，用于将TensorFlow的模型直接转换为TensorFlow Lite的模型，而且可以实现模型的压缩存储，还能实现模型参数的量化。...TensorFlow Lite启动时会将其加载到移动设备或嵌入式设备中。
其理念是在本地存储的数据上运行大型语言模型，即使没有互联网连接。数据保持私密，不会离开设备，这种方法可以节省资金。...因此，大多数 AI 都在功能强大的 GPU 上的云中发生，这可能像将 GPT-4 API 加载到聊天机器人界面中一样简单，然后将查询卸载到 OpenAI 服务器基础设施中的 GPU。...Chrome 126（处于测试阶段）集成了对低代码 API 的支持，该 API 将网页应用连接到 Nano 和开源 LLM。...TFLite 还包括一个工具包，用于将 TensorFlow 模型转换为可以在设备上运行的更紧凑的版本。 布里克表示：“你可以在现成的模型中找到模型，或在所选框架中训练模型。...新一代设备将拥有更强大的 AI 算力，这将提升设备上的 AI 大脑。 另一个挑战是将应用与合适的 AI 芯片相匹配。新一代设备将拥有更强大的 AI 算力，这将提升设备上的 AI 大脑。
TensorFlow上还无法训练模型，您需要在更高性能的机器上训练模型，然后将该模型转换为.TFLITE格式，将其加载到移动端的解释器中。 ?...您会注意到每个文件都是一个包含两个文件的zip文件 - 一个labels.txt文件，其中包含模型所训练的标签以及一个.tflite文件，其中包含可与TensorFlow Lite配合使用的模型。...解释器加载一个模型，并提供一组输入来运行它。 然后TensorFlow Lite将执行该模型并写到输出，非常简单。...深入到这个示例中，您可以看到它如何从相机中抓取、准备用于分类的数据，并通过将加权输出优先级列表映射模型到标签数组来处理输出。...默认使用后者，所以您需要确保模型存在，否则应用程序将失败！从相机捕获数据并将其转换为字节缓冲区并加载到模型中的代码可以在ImageClassifier.java文件中找到。
一旦模型加载到了移动或嵌入设备上，TFLite解释器会执行它并做预测。...浏览器中的TensorFlow 如果想在网站中使用模型，让用户直接在浏览器中使用，该怎么做呢？使用场景很多，如下： 用户连接是间断或缓慢的，所以在客户端一侧直接运行模型，可以让网站更可靠。...notebook实例出现在列表中（可能需要几分钟，点击Refresh刷新），点击链接Open JupyterLab。这样就能再VM上打开JupyterLab，并连接浏览器了。...图19-12 每个程序有两个GPU 另一个方法是告诉TensorFlow使用具体量的GPU内存。这必须在引入TensorFlow之后就这么做。...这样的设置被描述为18个复制加2个闲置复制。 异步更新 异步更新中，每当复制计算完了梯度，它就立即用其更新模型参数。没有累加过程（去掉了图19-19中的平均步骤），没有同步。模型复制彼此独立工作。
import tenosrflow as tf# 声明两个变量并计算它们的和。...在这段代码中，通过saver.save函数将tensorflow模型保存到了/path/to/model/model.ckpt文件中。tensorflow模型一般会保存在后缀为.ckpt的文件中。...，并通过已经保存的模型中变量的值来计算加法。...在加载模型的程序中也是先定义了tensorflow计算图上的所有运算，并声明了一个tf.train.Saver类。...比如，可能有一个之前训练好的五层神经网络模型，但现在想尝试一个六层的神经网络，那么可以将前面五层神将网络中的参数直接加载到新的模型，而仅仅将最后一层神将网路重新训练。
主要步骤如下： 使用 VedioFileClip 方法从视频中提取图像 fl_image 方法可以快速从视频中抽取并替代图片。...使用此方法来将视频的每一帧提取出来 将处理后的每帧图片合并为一个新的图像 此段代码需要一定的时间（3-4秒的剪辑需要1分钟左右）。...但是由于使用的是一个加载到内存的冻结模型，所以这些都可以在没有显卡的计算机上完成。 结果很惊人！只需要一小段代码，就可以准确识别并标记视屏中的人物。 在有些情况下它的功能还有待提升。...比如在下图中，它并不能识别出视屏中的鸭子。 ?...下一步 关于此 API 以后的想法 使用更精确但抽象的模型来看看结果会如何； 优化识别速度，使其可以在移动设备上使用； Google 还提供使用这些模型进行转移学习的能力，即加载冻结模型，并添加具有不同图像类别的另一个输出图层
而且，我可以用我的笔记本电脑来对这个新模型的增强版通宵进行训练。这样就不需要很贵的 GPU（显卡），也可以在未来对模型进行微调，非常有用。 我是从 TensorFlow 教程页面中花的识别教程开始的。...图像中的名称，从上到下依次雏菊，向日葵，蒲公英，郁金香，玫瑰。 现在我有了用 TensorFlow 来创建图像分类器的经验，便希望建立一个稳健无偏的图像识别模型用来识别火车。...虽然之前 Raspberry Pi 拍摄到的图片可以用于训练模型，但我还是选择了更大更多样的数据集。我也将小汽车和卡车包括进模型中，因为他们也可能在某些位置上经过 Raspberry Pi 的侦测点。...但是，把85MB的模型加载到内存里需要太长的时间了，因此需要把分类器图表加载到内存里。...分类器图表加载到内存之后，Raspberry Pi 拥有总计1G的内存，在我们定制的火车侦测 Python 应用中，有足够的计算资源来处理连续运行的摄像头和麦克风。 ?
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