手机端运行卷积神经网络的一次实践 — 基于 TensorFlow 和 OpenCV 实现文档检测功能 1....前言 本文不是神经网络或机器学习的入门教学，而是通过一个真实的产品案例，展示了在手机客户端上运行一个神经网络的关键技术点 在卷积神经网络适用的领域里，已经出现了一些很经典的图像分类网络，比如 VGG16...HED 网络在手机上遇到的奇怪 crash 在手机上加载 pb 模型文件并且运行的时候，遇到过一个诡异的错误，内容如下： ?...总结 算法角度 神经网络的参数/超参数的调优，通常只能基于经验来设置，有 magic trick 的成分 神经网络/机器学习是一门试验科学 对于监督学习，数据的标注成本很高，这一步很容易出现瓶颈 论文、...参考代码和自己的代码，这三者之间不完全一致也是正常现象 对于某些需求，可以在模型的准确度、大小和运行速度之间找一个平衡点 工程角度 end-to-end 网络无效的时候，可以用 pipeline 的思路考虑问题
已解决错误代码: IllegalArgumentException（非法参数异常）：当传递给方法的参数不满足预期时，比如传入了无效的参数或空值，容易引发此异常 已解决错误代码: IllegalArgumentException...在我们的项目中，图像旋转方法可能对角度值进行了合法性检查，但没有正确处理用户输入无效角度的情况，导致异常的抛出。...; } // 进行图像旋转操作的代码 // ... } 通过上述代码，我们在图像旋转方法中添加了参数检查，当输入的角度值不在合法范围内时，抛出自定义的 IllegalArgumentException...使用断言（assert）语句或条件判断，在开发阶段及时发现参数问题。例如，在上面的代码中，我们可以使用 assert 语句来检查角度值是否在合法范围内。...在方法的文档注释中明确说明参数的预期范围和限制，以便其他开发人员正确使用方法。 总结: 在本文中，我们解决了图像处理应用程序中出现的 IllegalArgumentException 异常问题。
This is probably because cuDNN"表明在运行深度学习模型时，cuDNN无法获取卷积算法，导致执行失败。...原因分析引起该错误的原因可能有多种情况，下面是其中几种可能性：不兼容的cuDNN版本：如果你的cuDNN版本与使用的深度学习框架或GPU驱动程序不兼容，就有可能出现该错误。...不正确的cuDNN安装：如果cuDNN库没有正确安装或者安装路径设置不正确，也会导致该错误。这可能发生在cuDNN库的版本更新或安装过程中出现问题的情况下。...，我们使用TensorFlow深度学习框架构建了一个卷积神经网络模型。...它在提升深度神经网络计算速度方面表现出色。算法优化：cuDNN实现了一系列的算法优化，包括卷积操作、池化操作、归一化操作等。
卷积层错误是指在深度学习模型中，卷积层的参数或输入输出数据出现不匹配或错误，导致模型无法正常运行。这类错误通常出现在模型构建阶段或训练过程中。...实战案例：解决卷积层错误 3.1 案例一：输入输出维度不匹配 在一个简单的卷积神经网络中，输入输出维度不匹配导致模型无法运行。...在一个复杂的卷积神经网络中，参数设置错误导致模型性能不佳。...小结 通过检查输入输出维度、调整参数设置和转换数据格式等调试技巧，我们可以有效解决卷积层错误，确保深度学习模型的正常运行。...表格总结 调试技巧 优点 示例代码 检查输入输出维度 确保维度匹配，避免计算错误 TensorFlow代码示例见上文 参数设置调试 确保卷积层参数正确，优化模型性能 TensorFlow代码示例见上文
引言 卷积神经网络（CNN）由于其强大的特征提取能力，已成为图像分类、目标检测等计算机视觉任务的主流选择。然而，在实际训练过程中，模型可能会遇到形状不匹配错误。...这种错误通常出现在模型层与数据维度不匹配时，导致训练过程中的错误或模型无法正常运行。理解并解决这些问题对于成功训练CNN模型至关重要。 详细介绍 什么是Shape Mismatch Error？️...以下是一个完整的卷积神经网络模型示例，展示了如何避免Shape Mismatch Error： import tensorflow as tf from tensorflow.keras.layers...问题：如果模型训练时出现Shape Mismatch Error，应该如何处理？ 回答：检查模型的每一层，确保每一层的输出维度与下一层的输入维度匹配。同时，验证输入数据的维度是否符合模型的要求。...表格总结️ 问题类型 解决方案 卷积层和池化层参数设置 确保卷积层和池化层的参数设置正确 输入数据维度不一致 检查并调整输入数据的维度 模型结构设计错误 逐层检查模型结构，确保维度匹配 未来展望 随着卷积神经网络技术的不断进步
该标志通常用于指定输入数据的格式，例如在卷积神经网络中设置输入数据的通道顺序。...当我们使用TensorFlow框架训练卷积神经网络时，可以使用data_format命令行标志来指定输入数据的通道顺序。...当我们在命令行中运行该示例代码时，可以通过--data_format命令行参数来传递输入数据的通道顺序，例如：shellCopy codepython train.py --data_format...它决定了在使用卷积神经网络（CNN）进行图像处理时，输入数据在空间维度和通道维度之间的顺序。 在CNN中，输入数据通常是一个多维数组，其中包含了图像的像素信息。...在使用TensorFlow的卷积层或池化层时，需要根据data_format参数设置输入数据的通道顺序，以保证模型能够正确识别和处理数据。
前言 本文不是神经网络或机器学习的入门教学，而是通过一个真实的产品案例，展示了在手机客户端上运行一个神经网络的关键技术点。...在卷积神经网络适用的领域里，已经出现了一些很经典的图像分类网络，比如 VGG16/VGG19，Inception v1-v4 Net，ResNet 等，这些分类网络通常又都可以作为其他算法中的基础网络结构...，有助于进一步理解本文的内容 具体使用到的神经网络算法，只是本文的一个组成部分，除此之外，本文还介绍了如何裁剪 TensorFlow 静态库以便于在手机端运行，如何准备训练样本图片，以及训练神经网络时的各种技巧等等...总结 算法角度 神经网络的参数 / 超参数的调优，通常只能基于经验来设置，有 magic trick 的成分 神经网络 / 机器学习是一门试验科学 对于监督学习，数据的标注成本很高，这一步很容易出现瓶颈...论文、参考代码和自己的代码，这三者之间不完全一致也是正常现象 对于某些需求，可以在模型的准确度、大小和运行速度之间找一个平衡点 工程角度 end-to-end 网络无效的时候，可以用 pipeline
AlexNet 论文:ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks 代码实现:tensorflow 主要特点： 1...VGGNet 论文:Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition 代码实现:tensorflow 主要特点：...2.普遍使用小卷积核。 3. GoogLeNet 论文:Going Deeper with Convolutions 代码实现:tensorflow 主要特点： 1.增强卷积模块功能。...ResNet 论文:Deep Residual Learning for Image Recognition 代码实现:tensorflow 主要特点: 解决了“退化”问题，即当模型的层次加深时，...错误率却提高了。
学习流程： 一、了解什么是机器视觉与神经网络 二、了解模型开发流程 三、搭建开发环境 四、了解卷积神经网络模型发展过程中的基本知识 五、学习Tf1.0与tf2.0 1....什么是卷积神经网络 理论方面本人目前学习的不好，所以打个比喻，卷积神经网络就好像一个树状图，将数据从最左面的节点输入进去，节点与节点间有一个数字，数据与这个数字进行运算到下一个节点，以此往复直到最右面的节点...问题六: 模型二次运行失败问题 出现原因: 在Spyder中使用代码训练时，有一次修改批次大小于是手动停止了运行，当再次运行时，提醒显存不足，我查看后发现，程序停止后显存并没有释放。...问题十：TFServing部署位置错误问题 出现原因： 服务器部署模型时，一直显示找不到模型。...感言： 学习这方面知识不能只靠在书本上去看，需要动手亲自去实现每一个步骤，理解每一段代码的意思，这里推荐一下我学习时的书籍,入门python的书《python带我起飞》，入门机器视觉的书《机器视觉之TensorFlow2
在 ImageNet 数据集上将 top-5 错误率从原先的最好成绩 2.991% 降低到 2.251%。 如何使用代码 本篇文章配套有完整可运行的代码，代码包括以下几个文件： ?...背景介绍 卷积神经网络在图像类任务上取得了巨大的突破。卷积核作为卷积神经网络的核心，通常被看做是在局部感受野上将空间上（spatial）的信息和通道（channel）上的信息进行聚合的信息聚合体。...通常，一个卷积 Block 由卷积层、非线性层和下采样层（Pooling 层）构成，一个卷积神经网络则由一系列堆叠的卷积 block 构成。...容易出现梯度消散的情况，导致模型难以优化。...通过 feeding 字典为placeholder 提供数据 TensorFlow 通过 session 管理运行一个计算图，在 调用 session 的 run 方法时，提供一个 feeding 字典
同时AlexNet也使用了GPU进行运算加速，作者开源了他们在GPU上训练卷积神经网络的CUDA代码。...图9 各级别VGGNet在使用Multi-Scale训练时的top-5错误率 InceptionNet Google Inception Net首次出现在ILSVRC 2014的比赛中（和VGGNet...当年的Inception V1还是跑在TensorFlow的前辈DistBelief上的，并且只运行在CPU上。当时使用了异步的SGD训练，学习速率每迭代8个epoch降低4%。...ResNet最初的灵感出自这个问题：在不断加神经网络的深度时，会出现一个Degradation的问题，即准确率会先上升然后达到饱和，再持续增加深度则会导致准确率下降。...Keras目前已经准备正式进入TensorFlow代码库了，以后可以使用Keras创建TensorFlow网络，但是功能肯定是不能完全覆盖的。
在数据并行模式上，类似Parameter Server，但是TensorFlow有自己独立的Variable node，不像其他框架有一个全局的参数服务器，因此参数同步更自由。...TensorFlow除了支持常见的网络结构卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)、循环神经网络(Recurent Neural Network, RNN)外，...所以Caffe对卷积神经网络支持非常好，但对于时间序列RNN 、LSTM等支持的不是特别充分。同时，基于Layer的模式也对RNN不是非常友好，定义RNN结构时比较麻烦。...特征描述如下： Powerful：支持CUDA计算，只需要几行代码就可以使用GPU加速，同时只需少改动就可以运行在多GPU上 Flexible：支持多种前馈神经网络，包括卷积网络、循环网络、递归网络，支持运行中动态定义的网络...(Define-by-Run) Intuitive：前馈计算可以引入Python的各种控制流，同时反向传播时不受干扰，简化了调试错误的难度 == Leaf == Github源码地址： https://
关键词：Python，tensorflow，深度学习，卷积神经网络 正文如下： 前言 上月导师在组会上交我们用tensorflow写深度学习和卷积神经网络，并把其PPT的参考学习资料给了我们， 这是codelabs...在目前的训练状态下，神经网络已经能识别（包括白色背景和部分数字），当然也有些是识别错误的（图中红色背景的是计算机识别错误的手写数字，左侧小打印的数字是该书写字的正确标签，右侧小打印的数字是计算机标识别的错误标签...小批量的尺寸是可调参数。还有另一个更技术的原因：使用大批量也意味着使用更大的矩阵，这些通常更容易在GPU上进行优化。 6. 实验室：让我们跳入代码 已经写了1层神经网络的代码。...更新1/4：现在用RELU替换所有的S型，并且在加入图层时，您将获得更快的初始收敛，避免出现问题。只需在你的代码中简单更换tf.nn.sigmoid用tf.nn.relu。...那是一个很糟糕的主意 手写数字由形状组成，当我们平铺像素时，我们舍弃了形状信息。然而，有一种类型的神经网络可以利用形状信息：卷积网络。让我们试试看吧。 11. 理论：卷积网络 ?
在目前的训练状态下，神经网络已经能识别（包括白色背景和部分数字），当然也有些是识别错误的（图中红色背景的是计算机识别错误的手写数字，左侧小打印的数字是该书写字的正确标签，右侧小打印的数字是计算机标识别的错误标签...小批量的尺寸是可调参数。还有另一个更技术的原因：使用大批量也意味着使用更大的矩阵，这些通常更容易在GPU上进行优化。 6. 实验室：让我们跳入代码 已经写了1层神经网络的代码。...更新1/4：现在用RELU替换所有的S型，并且在加入图层时，您将获得更快的初始收敛，避免出现问题。只需在你的代码中简单更换tf.nn.sigmoid用tf.nn.relu。...对于偏差，当使用RELU时，最佳做法是将其初始化为小的正值，以使神经元最初在RELU的非零范围内运行。...那是一个很糟糕的主意 手写数字由形状组成，当我们平铺像素时，我们舍弃了形状信息。然而，有一种类型的神经网络可以利用形状信息：卷积网络。让我们试试看吧。 11. 理论：卷积网络 ?
通过下图ImageNet上神经网络算法的深度和错误率统计，我们可以看到，神经网路层数越来约深，同时错误率也越来越低。...TensorFlow拥有产品级的高质量代码，有Google强大的开发、维护能力的加持，整体架构设计也非常优秀。 ...TensorFlow是相对高阶的机器学习库，用户可以方便地用它设计神经网络结构，而不必为了追求高效率的实现亲自写C++或CUDA代码。 ...Caffe: Caffe是一个被广泛使用的开源深度学习框架，在Tensorflow出现之前一直是深度学习领域Github star最多的项目。...2.2 Tensorflow环境搭建 2.2.1 操作系统 Tensorflow支持在window、linux、mac上面运行，我搭建的环境使用的是Ubuntu16.04 64位。
Google已使用卷积神经网络从街景图像中提取出街道地址门牌号。卷积神经网络在识别手写数字方面的表现也相当不错。...▍通过 TensorFlow 实现的卷积神经网络 过去，由于可用的训练和推理库极其复杂，开发像卷积神经网络一样的深度神经网络一直都是一项巨大的挑战。...TensorFlow（Google于2015年开放源代码的一种机器学习框架）旨在简化深度神经网络的开发。...TensorFlow 为不同种类的神经元层和热门损失函数提供了高级接口，简化了实现不同卷积神经网络模型架构的工作。...（图片说明：错误纠正界面让用户可以纠正无效预测并生成有用的训练数据） 这个界面创新实现了一个主动学习过程：反馈循环让模型可以将纠正的预测返回训练管道，逐步改进。
在量子数据集中，隐藏的经典参数（回归时为实标量，分类时为离散标量）可以嵌入到量子系统的非局部系统或子空间中。然后必须执行一些分离量子变换以提取该非局部空间的信息。...在经典深度学习中，卷积神经网络就是这种平移不变的神经网络一个例子。这些网络可以跨空间连接参数，学习一组共享的过滤器，这些过滤器可均等的用于所有数据。...3.分类任务代码实现 监督分类任务：本次实践中的训练数据将由各种正确和错误准备的聚类状态组成，每个状态都有对应的标签匹配。...由于简单集群状态是平移不变的，可以将卷积神经网络的空间参数扩展到量子神经网络中，此次操作中引入了量子卷积网络（QCNN）架构。QCNN本质是一个MERA网络版本的量子线路。...量子卷积（蓝色）和量子池（橙色）的结合将系统大小从4量子位减少到2量子位。 在以上代码段中two_q_unitary构造了一个一般的参数化双量子位酉。
这个不用执行 安装tensorflow。开发机需要设置代理，否则在安装python包过程中可能会出现 “由于目标计算机积极拒绝，无法连接。” 错误。 ?...#PIL/Pillow，这里有个坑，压缩过的PNG图，在1.x版本解析会出现透明通道质量下降，升级 2.了解Tensorflow运行机制 上代码。...padding：卷积计算时数据不对齐时填充方式，VALID：丢弃多余；SAME：两端补0，让多余部分可被计算。 ?...日志，下图打印了模型中需要训练的参数的shape 和 各层输出数据的shape（batch_size=1时），附件【tool.py】中有相关代码。目的是方便观自己搭的网络结构是否符合预期。.../programmers_guide/using_gpu)，Tensorflow默认占用/gpu:0, 可通过指定device来确定代码运行在哪个gpu。
单层神经网络的代码已经写好了。...我们首先定义 TensorFlow 的变量和占位符。变量是你希望训练算法为你确定的所有的参数。在我们的例子中参数是权重和偏差。 占位符是在训练期间填充实际数据的参数，通常是训练图像。...由于这个模型，TensorFlow 接管了分布式运算的大量运筹。例如，假如你指示它在计算机 1 上运行计算的一部分 ，而在计算机 2 上运行另一部分，它可以自动进行必要的数据传输。...为了把一个不同的学习率在每次迭代时传给 AdamOptimizer，你需要定义一个新的占位符（placeholder）并在每次迭代时通过 feed_dict 赋给它一个新的参数。...在完成了完全神经网络和卷积网络后，你应该学习循环神经网络：https://www.tensorflow.org/tutorials/recurrent/。
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