在现代机器学习框架中，像TensorFlow，公开可用的数据集和预先训练的图像识别模型，可以在不应用过多的工作和花费过多的时间和资源的情况下，以相当好的准确性解决问题。...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。...冻结模型 一旦模型被训练，它的优化参数就存储在./checkpoints dir的检查点文件中。...一旦绑定完成，脚本将在文件系统的图形中序列化复合模型。在这一点上，图形还没有被冻结，因为在训练过程中计算的模型参数仍然处于检查点文件中。...实际上，它甚至在docker容器内完成了所有的工作。
Google 的产品通常都是黑科技，所以笔者决定尝试一下这个新的 API，并用 YouTube 上的一个视频来进行检测。如下： ?...完整的代码可以在我的 Github 上找到：https://github.com/priya-dwivedi/Deep-Learning/blob/master/Object_Detection_Tensorflow_API.ipynb...主要步骤如下： 下载冻结模型（.pb——protobuf）并将其导入内存 使用內建代码来导入标签，分类，可视化效果工具等等 打开一个新的会话并在一个图像上运行模型 这是一个相对来说较为简单的步骤。...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。...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
这允许在较低级别的TensorFlow实现中嵌入高级API使用信息，以便以后可以替换其他实现。...仅当图无法加载到TensorFlow中，且input_tensors和output_tensors为空时才使用。(默认没有)output_arrays:用于冻结图形的输出张量列表。...仅当图无法加载到TensorFlow中，且input_tensors和output_tensors为空时才使用。...会话创建TFLiteConverter类。...会话创建TocoConverter类。
勾选 Settings/Preferences | Appearance & Behavior（设置 / 偏好设置 | 外观与行为）中的 New UI preview（新 UI 预览）框，在项目中尝试一下...IDE 后端将直接在 WSL 2 中启动，而不是在 Windows 上运行完整的 IDE。然后，您可以像在 IntelliJ IDEA 中使用远程开发时连接到远程机器一样轻松连接到它。...处理 WSL 2 中的项目时，这种安排可以提供更好的 IDE 性能。...用户体验 将工具窗口停靠到浮动编辑器选项卡的选项 为了让您可以更轻松地安排工作空间并在多个显示器上与 IntelliJ IDEA 交互，我们实现了将工具窗口拖出主窗口并将其停靠到浮动编辑器选项卡的选项。...现在，开始输入查询时，IDE 会冻结出现的第一个搜索结果，并且不会在找到更多选项时对其重新排序。此外，机器学习排名现在对 Files（文件）选项卡默认启用，这样可以提高结果的准确性并缩短搜索会话。
或者创建一个临时选项卡组，以便在监视另一个选项卡的命令输出时可以在一个选项卡中工作。3、平铺通过命令窗口向所有会话发送命令时，平铺会话可以更轻松地比较多个会话或查看输出。会话可以平铺或级联。...您还可以为特定会话或操作创建不同的按钮栏。可以将颜色分配给按钮图标以添加节省时间的视觉提示。5、会话管理员可停靠的会话管理器可让您快速连接到会话。...会话管理器窗格可以位于SecureCRT窗口的左侧，右侧，顶部或底部，也可以作为无模式对话框取消停靠。仍支持“经典”“连接”对话框。会话管理器筛选条有助于在会话数据库中快速定位会话。...6、会话定制可以在嵌套文件夹中组织会话。使用标准复制和粘贴或拖放来组织数百个命名会话。只需单击一下即可在选项卡中启动文件夹或多个会话。...启用“使用自动会话”后，选择单个会话，多个会话或会话文件夹以在启动时自动连接。通过启用“记住并连接到上次使用的会话”，SecureCRT上次运行的会话将在启动时自动连接。
如果在构造会话时没有指定图形参数，则会话中将启动缺省图形。如果在同一过程中使用多个图(使用tf.Graph()创建)，则必须为每个图使用不同的会话，但是每个图可以在多个会话中使用。...print(c.eval())# ...with sess.as_default(): print(c.eval())sess.close()或者，你可以使用with tf.Session():创建一个在退出上下文时自动关闭的会话...注意:默认会话是当前线程的属性。如果您创建了一个新线程，并且希望在该线程中使用默认会话，则必须在该线程的函数中显式地添加一个带有ses .as_default():的会话。...资源容器分布在与目标相同的集群中的所有worker上。当重置目标上的资源容器时，将清除与该容器关联的资源。特别是，容器中的所有变量都将成为未定义的:它们将丢失它们的值和形状。...在适当的时候，这个步骤的非张量输出将被收集到这里。例如，当用户打开跟踪选项时，所分析的信息将被收集到这个参数中并传递回去。
答：主要好处: TensorFlow可以自动计算你的梯度(使用反向模式autodiff)。 TensorFlow可以在不同的线程中并行地运行并行操作。...不行 如果您创建一个包含变量w的计算图g，那么启动两个线程并在每个线程中打开一个会话，这两个线程都使用相同的图g，那么每个会话都有自己的变量w的副本，还是它会被共享?...在本地TensorFlow，会话管理变量值,如果您创建一个包含一个变量w图g,然后启动两个线程,每个线程中打开一个本地会话,都使用相同的图g，每个会话将有它自己的变量的副本w。...然而,在分布式TensorFlow,变量值存储在容器管理的集群中,如果两个会话连接到相同的集群，并且使用相同的容器中，那么将共享相同的变量值w。 一个变量什么时候初始化?什么时候销毁?...变量在调用它的初始化器时被初始化，当会话结束时它会被销毁。在分布式TensorFlow中，变量在集群中的容器中生存，因此关闭一个会话不会破坏变量。要销毁一个变量，您需要清除它的容器。
运行效果 介绍 AvalonDock 是一个开源项目，用于创建可停靠式布局，能够在WPF中方便开发出类似VS2010的软件界面。...当一个窗格浮动时，AvalonDock会将其从其所在组中删除，然后放置到FloatingWindows集合中。当一个窗格关闭时，会将其放置在Hidden集合中。...LayoutAnchorablePane：可停靠窗格类 可浮动窗格是可停靠控件LayoutAnchorable的容器。 一个窗格中，可以有多个可停靠控件。...LayoutAnchorable:可停靠内容类 一般放置在LayoutAnchorablePane中，其内容可以是用户自定义控件类型，比如，在UserControl中设置好WPF基础控件布局,然后将整个...UserControl放置在LayoutAnchorable中，这样，整个UserControl内容就可以随着可停靠控件一起浮动或者停靠。
使用OpenCV加载模型 OpenCV在3.0的版本时引入了一个dnn模块，实现了一些基本的神经网络模型layer。在最新的4.5版本中，dnn模块使用函数 readNet 实现模型加载。...不过根据官方解释，OpenCV不支持TensorFlow所推荐的模型保存格式 saved_model 。所以在加载模型之前，模型需要首先被冻结。...冻结网络 在之前的文章“TensorFlow如何冻结网络模型”中介绍过了冻结网络的具体含义以及原理。但是在TensorFlow2中网络冻结似乎被弃用了，文中提到的冻结脚本也无法使用。...幸运的是，网络冻结的原理仍然有效，而且OpenCV作者提供了一小段示例样本展示了冻结网络的方法如下： import tensorflow as tf from tensorflow.python.framework.convert_to_constants...TensorFlow提供的issue模板 Suaro在issue中并没有附上这部分信息。这种情况下我会默认TA使用的环境信息与我在README文件中的一致。
AvalonDock的基本用法 AvalonDock是优秀的开源项目，用于创建可停靠式布局，能够在WPF中方便开发出类似VS2010的软件界面。...当一个窗格浮动时，AvalonDock会将其从其所在组中删除，然后放置到FloatingWindows集合中。当一个窗格关闭时，会将其放置在Hidden集合中。...LayoutAnchorablePane：可停靠窗格类，浮动窗格是可停靠控件LayoutAnchorable的容器。一个窗格中，可以有多个可停靠控件。...LayoutAnchorable:可停靠内容类，一般放置在LayoutAnchorablePane中，其内容可以是用户自定义控件类型，比如，在UserControl中设置好WPF基础控件布局,然后将整个...UserControl放置在LayoutAnchorable中，这样，整个UserControl内容就可以随着可停靠控件一起浮动或者停靠。
在谷歌开发者博客中，他们介绍了此次合作的详细信息以及整合之后的性能，AI 研习社编译整理如下： TensorRT 是一个可以用于优化深度学习模型，以进行推理，并为生产环境中的 GPU 创建运行环境的库。...优化 TensorFlow 中的子图 在 TensorFlow 1.7 中，TensorRT 可以用于优化子图，而 TensorFlow 执行其余未优化的部分。...这个方法使得开发者既能够使用 TensorFlow 的众多功能来快速构建模型，同时也可以在执行推理时使用 TensorRT 获得强大的优化能力。...如果你尝试过在之前的 TensorFlow 模型中使用 TensorRT，你应该知道，要想使用某些不受支持的 TensorFlow 层，必须手动导入，这在某些情况下可能会耗费大量时间。...这个用于优化 TensorRT 的新加入的 TensorFlow API，以冻结的 TensorFlow 图为输入，针对该子图进行优化，最后将优化过的推理子图发送回 TensorFlow 中。
新选项：将工具窗口拖到浮动编辑器选项卡 这个版本实现了新选项：将工具窗口拖出主窗口，并将它们停靠到浮动编辑器选项卡。 ...此功能可以在应用 IDE 的建议后立即看到代码如何更改，可以在意图动作列表打开时按 F1 / Ctrl+Q 禁用预览功能。 ...新版本输入查询内容时，IDE 会冻结出现的第一个搜索结果，且在找到更多选项时不会重新排序。 此外，“文件” 选项卡默认启用机器学习排名，提高了查找结果的准确性并缩短了搜索会话。...youtrack.jetbrains.com/articles/IDEA-A-236159439/IntelliJ-IDEA-20223-EAP-1-223488469-build-Release-Notes ------ 我们创建了一个高质量的技术交流群...另外，如果你最近想跳槽的话，年前我花了2周时间收集了一波大厂面经，节后准备跳槽的可以点击这里领取！ 推荐阅读 腾讯员工晒出薪资：真实985毕业薪资，大家看我还有救吗？
在 TensorFlow 中，优化器的minimize()函数负责计算梯度并应用它们，所以您必须首先调用优化器的compute_gradients()方法，然后使用clip_by_value()函数创建一个裁剪梯度的操作...接下来，我们创建一个字典，将原始模型中每个变量的名称映射到新模型中的名称（通常需要保持完全相同的名称）。...然后，我们开始一个会话并初始化模型中的所有变量，然后从原始模型的层 1 到 3中恢复变量值。最后，我们在新任务上训练模型并保存。 任务越相似，您可以重复使用的层越多（从较低层开始）。...在训练新的 DNN 时，“冻结”权重通常是一个好主意：如果较低层权重是固定的，那么较高层权重将更容易训练（因为他们不需要学习一个移动的目标）。...现在，层 1 和层 2 被冻结：在训练过程中不会发生变化（通常称为冻结层）。 缓存冻结层 由于冻结层不会改变，因此可以为每个训练实例缓存最上面的冻结层的输出。
TensorFlow Object Detection API 的代码库是一个建立在 TensorFlow 之上的开源框架，旨在为人们构建、训练和部署目标检测模型提供帮助。...Convolutional Networks） 带有 Resnet 101 的 Faster RCNN 带有 Inception Resnet v2 的 Faster RCNN 上述每一个模型的冻结权重...在赢得 2016 年 COCO 挑战的研究中，谷歌使用了 Fast RCNN 模型，它需要更多计算资源，但结果更为准确。...在 TensorFlow API 的 GitHub 中，已经有经过 COCO 数据集训练过的可用模型了。COCO 数据集包含 30 万张图片，90 中常见事物类别。其中的类别包括： ?...在视频中运行 随后我开始尝试让这个 API 来识别视频中的事物。为了这样做，我使用了 Python 中的 moviepy 库（链接：http://zulko.github.io/moviepy/）。
为了简单起见，假设这只是一个单一的变量： 第一步，我们需要为每个进程创建自己的会话。（假设 sess1 在一个进程中创建，而 sess2 会在另一个进程中创建）。...通常，不同进程中的执行引擎是不相关的。在一个会话中更改变量（在一个执行引擎上）不会影响其他会话中的变量。 上面代码块的输出结果为： 对于分布式 TensorFlow，我们首先需要了解它的基本原理。...在以上代码中，我们先通过 tf.train.Server.create_local_server 在本地创建一个只有一台机器的 TensorFlow 集群。...即使我们尝试使用连接到第一个任务的会话来评估它，它仍然在第二个任务上运行。 变量 2 亦是如此。 计算图 分布式 TensorFlow 处理图的过程有几点需要注意。 谁构建了这个图？...实践细节 在介绍完整示例之前，有几个实践中遇到的细节问题需要讨论一下。 如果在所有服务器互联之前尝试在集群上运行某些程序，会发生什么？ 我们再次创建一个双任务集群。
tf.Session()：创建一个会话 tf.Session().as_default()：创建一个默认会话 那么问题来了，会话和默认会话有什么区别呢？...TensorFlow中的会话也有类似的机制，但是TensorFlow不会自动生成默认的会话，而是需要手动指定。...tf.Session()创建一个会话，当上下文管理器退出时会话关闭和资源释放自动完成。...print(b.eval(session=sess))运行结果如下：1.0RuntimeError: Attempted to use a closed Session.在打印张量b的值时报错，报错为尝试使用一个已经关闭的会话...as_default() as sess: print(a.eval()) print(b.eval(session=sess))运行结果如下:1.02.0对于run()方法也是一样，如果想让默认会话在退出上下文管理器时关闭会话
勾选 Settings/Preferences | Appearance & Behavior（设置 / 偏好设置 | 外观与行为）中的 New UI preview（新 UI 预览）框，在项目中尝试一下...IDE 后端将直接在 WSL 2 中启动，而不是在 Windows 上运行完整的 IDE。然后，您可以像在 IntelliJ IDEA 中使用远程开发时连接到远程机器一样轻松连接到它。...处理 WSL 2 中的项目时，这种安排可以提供更好的 IDE 性能。...现在，开始输入查询时，IDE 会冻结出现的第一个搜索结果，并且不会在找到更多选项时对其重新排序。此外，机器学习排名现在对 Files（文件）选项卡默认启用，这样可以提高结果的准确性并缩短搜索会话。...另一项新检查可以报告仅使用一个元素或字符时数组、列表或字符串的多余创建。
对于Windows用户，可以在docker容器中工作： docker run -it --rm tensorflow/tensorflow:latest-devel-py3 bash 或安装适用于...Lite一起使用的兼容操作的TensorFlow冻结图。...tflite_graph.pbtxt/tmp/tflite 之后，将使用TensorFlow Lite优化转换器TOCO从Tensorflow冻结图源文件（tflite_graph.pb）中获取优化模型...通过在tensorflow目录中的脚本下面运行，将生成量化模型以提高移动性能。...在移动设备上运行TensorFlow Lite模型 现在，还有最后一步将模型嵌入到移动应用程序中，这应该很简单，因为TensorFlow已经提供了示例应用程序，使人们更容易测试模型。
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