deployment_tools\model_optimizer > pip install -r requirements_tf.txt 1.2 模型转换 以MobileNet为例，前往https://github.com/tensorflow...注意，如果转换过程中出错了，可以尝试卸载Tenorflow，可能是因为Tensorflow版本问题，改为Tensorflow1.14-cpu版本，笔者这边使用1.14-cpu版本没有问题。...2 VS2017运行 2.1 环境配置 主要用到OpenVINO和OpenCV环境，OpenCV用于读取图片，OpenVINO用于运行模型。...注意：如果懒得配置，可以从附件中下载笔者已经搭建好的环境，可直接用VS2017打开运行 2.2 代码编写 将E:\model拷贝到项目根目录，输入以下代码。...，结果如下： 军用飞机,0.927341 3 附件下载 可以从【附件】中下载所有相关文件，直接用VS2017打开即可，注意只能用x64模式运行，openVNO目前不支持x86。
插件下载地址：https://github.com/oracle/visualvm/releases
以下代码来自于TensorFlowObjectDetectionAPIModel.java Android调用Tensorflow模型主要通过一个类：TensorFlowInferenceInterface...这里推荐一篇文章TensorFlow固定图的权重并储存为Protocol Buffers 讲的是Tensorflow保存的模型中都由哪些东西组成的。...byteValues[i * 3 + 0] = (byte) ((intValues[i] >> 16) & 0xFF); } // Copy the input data into TensorFlow...inferenceInterface.feed(inputName, byteValues, 1, inputSize, inputSize, 3); // Run the inference call. // 运行...是因为，tensorflow生成graph后，不会直接运行，因为Graph会有很多条通路，只有在对输出的operation进行run之后，graph才会从output operation开始，反向查找运行的前置条件
TensorFlow™ is an open source software library for numerical computation using data flow graph....tensorflow是一款开源的软件库，用于使用数据流图进行数值计算。 什么是数据流图？ ?...数据流图是一种计算图结构，其结点表示数学操作(加减乘除等)，边表示张量(tensor)流动的方向，因为该框架使用张量流动表示数学计算，因此得名tensorflow。...tensorflow使用的所有数据类型都是张量，张量可以用分量的多维数组来表示。 ? Rank即阶。标量(scalar)是零阶张量，向量是一阶张量，矩阵是二阶…依次类推。 ?...tensorflow中常用的数据类型： ? Tensorflow运行机制 不使用placeholder，最简单直接的方式。 ? 使用placeholder，最常见的方式。 ?
使用Pycharm运行TensorFlow，Virtualenv安装TensorFlow @(Machine Learning with Python) 系统：MacOS 10.13 本篇关注的是两个问题...： 通过virtualenv创建虚拟环境，并在此环境下安装TensorFlow 在Pycharm下配置解释器，在Pycharm下运行训练代码 Virtualenv + Tensorflow TensorFlow...virtualenv --system-site-packages ~/tensorflow # 在个人主目录下新建一个叫tensorflow的虚拟环境 source tensorflow/bin/activate...# 进入虚拟环境 easy_install -U pip # 如果已经有pip工具本步可省略 pip install --upgrade tensorflow # pip安装tensorflow.../bin/python” 等待加载即可 加载完成后，代码里的import tensorflow as tf下方的红色波浪线消失，但是，代码运行那一栏的按钮都是灰色。
Google开源机器学习框架： TensorFlow 开源社区主推学习框架：Scikit-learn 百度开源深度学习框架：Paddle Python发展历史：https://baike.baidu.com...参考链接：https://blog.csdn.net/huludan/article/details/108410503 5 pycharm远程连接 5.1 Pycharm远程连接服务器 1、首先要打开...5.2 配置远程Python解释器 1、将Python解释器设置为远程服务器上的，File → \to → Settings… → \to → Project: 项目名称 → \to → Project...5.5 Pycharm 开启远程Terminal 开启Pycharm 的远程SSH Terminal 后，在编写python程序是就可以同时使用IDE和Shell编程了。...pycharm的console无法运行 下述“当前项目文件console”与“在debug时console”之间的区别： 8.1.1 当前项目文件console无法运行 查看File\Settings
tensorflow 容器运行过程中使用到的命令记录： 使用image启动容器命令： docker run --name="YaoXu-Test-tensorflow-gpu" --gpus all -...it -p 8881:8888 tensorflow/tensorflow:latest-gpu-py3-jupyter 重新命名容器名称： docker rename YaoXu-Test-tensorflow-gpu...（docker gpu support） https://hub.docker.com/r/tensorflow/tensorflow/tags?...://playground.tensorflow.org （可交互式学习） https://github.com/tensorflow/tensorflow （github官方仓库） https://tensorflow.google.cn.../install/source （源码编译安装） https://tensorflow.google.cn/overview/ （tensorflow 平台介绍和学习-较多官方资料） https://tensorflow.google.cn
工程 2.运行示例代码 测试环境 1.RedHat7.2 2.CDSW1.2.2 2.TenSorFlow示例代码下载 ---- 通过GitHub下载TensorFlow的示例代码地址如下： https...tensorflow-tutorial：示例代码存放目录 README.md：工程说明文件 [q9pg81sjqm.jpeg] constraints.txt：记录工程所需要的Python依赖包 4.运行示例代码测试...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....jpeg] [clhz3dbglc.jpeg] 5.运行mnist.py示例代码 [3rsjffg25u.jpeg] 6.运行mnist_deep.py示例代码 [rgognhtfq4.jpeg] 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。
工程 2.运行示例代码 测试环境 1.RedHat7.2 2.CDSW1.2.2 2.TenSorFlow示例代码下载 通过GitHub下载TensorFlow的示例代码地址如下： https://github.com.../suchangfeng/tensorflow-tutorial 3.创建TensorFlow示例工程 1.登录CDSW服务，点击创建工程 2.输入工程名称，选择本地代码上传 3.上传完成，点击“...tensorflow-tutorial：示例代码存放目录 README.md：工程说明文件 constraints.txt：记录工程所需要的Python依赖包 4.运行示例代码测试 1.点击“Open...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。
0 问题 今天跑了一下程序，报了如下的OOM错误 ResourceExhaustedError: OOM when allocating tensor with...
sshfs作为卷驱动 # 卷插件安装 $ docker plugin install --grant-all-permissions vieux/sshfs 创建一个卷 其中sshcmd和password表示远程主机挂载点
最近在tensorflow环境下用CNN来实现mnist，里面设计了一些tensorflow的函数，在之后的学习中肯定会经常使用，因此记录整理下来。...都要求和 keep_dims-如果为真，则求和之后不降纬 心得：如果输入张量的维度为n，则axis的取值为0 - （n-1） 例如：用下面代码进行测试 import tensorflow... keep_dims-如果为真，则求和之后不降纬 心得：如果输入张量的维度为n，则axis的取值为0 - （n-1） 例如：用下面代码进行测试 import tensorflow
nvidia-smi 然后在执行下面这句，默认用nvdia-docker替代docker命令: echo 'alias docker=nvidia-docker' >> ~/.bashrc bash 最后就可以下载tensorflow...附赠 tensorflow docker hub 地址
2.什么是远程运行？ 远程执行，就是脚本放在本地，执行却在另一台电脑上执行，当然，可以是远程多台电脑一起执行。...3.为什么要远程运行？...其实，Jmeter的远程启动可以帮助我们解决此问题，通过单个 jmeter 客户端控制多个远程的jmeter服务器，使它们同步的对服务器进行压力测试。...8.启动 ①本地机器：“运行”→“远程启动”，可以看到宏哥配置的远程机器的IP及端口，如下所示，选择这台机器； ?...④查看远程cmd到dos中，进入Jmeter安装路径的bin目录下，执行“jmeter-server”的窗口，如下图所示： ? 至此，远程启动执行完毕。
Pycharm远程调试服务器中的代码（docker容器内部） 一、首先假设你已启动了一个docker容器，并在启动时将容器的22端口映射到宿主机的10022端口 启动示例： docker run -d...mymysql –link redis_host:myredis -v $PWD:/home/docker/code/app/:Z python3/django/ngnix 启动后使用xshell远程连接宿主机的...10022端口是无法连接成功的，此时我们需要进入docker容器内部进行一些操作： 二、进行容器内部修改 彩蛋：文章最后我会讲解如何修改Dockerfile 使其在建立时就允许ssh远程登陆 docker...1、打开配置界面 2、按照远程服务器信息配置信息：配置好后可以点击测试连接测试是否能够连接成功 点击测试连接 将本地的代码和服务器代码连接 此时便可以远程调试代码了 测试上传本地代码到服务器...： 彩蛋：修改Dockerfile 建立镜像时就允许用户通过远程连接 由于我在CMD中启动了 supervisord 此时容器启动后需要手动进入容器启动sshd /etc/init.d/ssh start
1，OSError: Unable to open file (file locking disabled on this file system (use H...
tensorflow-gpu 的镜像当然运行在 GPU 的母机上了，但是如果容器被调度到没有 GPU 的母机上呢？...如果是 tensorflow-gpu 的镜像，正常来说应该是需要 GPU 的，但是有可能用户想要运行在 CPU 上呢？...虽然需求是不太合理的，既然使用了 tensorflow-gpu 就应该运行在 GPU 上，不然跑在 CPU 上干啥呢？...# 运行这个命令 # LD_DEBUG=libs python -c "import tensorflow" ib/x86_64:/usr/lib (system search path)...而又要运行到 CPU 的机器上。
0.前言 在进行本文操作之前，需要先安装好tensorflow的gpu版本。...本文作者的环境：python3.6、Windows10、tensorflow_gpu1.10 已经安装好的可以跳过，学习如何安装tensorflow的gpu版本的读者请阅读本文作者的另外一篇文章《深度学习环境搭建...1.访问tensorflow在github的主页 tensorflow在github的主页链接：https://github.com/tensorflow 主页界面如下图所示。...image.png 将下面一段代码复制到第1个单元格中，并且运行此段代码。 运行此段代码的按钮选择Cell->Run Cells即可。...image.png 5.运行ipynb文件 5.1 打开ipynb文件 在工程object_detection文件夹中运行cmd。
运行结构 1、tensorflow框架整体结构 2、Numpy和tensorflow中的张量对比 3、tensorflow中的计算图 4、用变量来保存参数w 5、如何指定、调用GPU/CPU 6、计算模型...这些问题有可能拉低整个深度学习网络的运行效率或者引入不必要的Bug，而计算图正是为解决这一问题产生的。...因为计算图的引入，开发者得以从宏观上俯瞰整个神经网络的内部结构，就好像编译器可以从整个代码的角度决定如何分配寄存器那样，计算图也可以从宏观上决定代码运行时的GPU内存分配，以及分布式环境中不同底层设备间的相互协作方式...第二种方法：利用脚本语言实现前端建模 用低级语言如C++实现后端运行，这意味着高级语言和低级语言之间的交互都发生在框架内部，因此每次的后端变动都不需要修改前端，也不需要完整编译（只需要通过修改编译参数进行部分编译...二、tensorflow运行结构 本节内容为小象学院深度学习二期，课程笔记，由寒小阳老师授课，感谢寒小阳老师，讲得深入浅出，适合我这样的菜鸟~ ?
一个简单的计算图 最重要的是，Tensorflow 可以将图分解为多个部分，并在多个 CPU 或 GPU 上并行运行（如图 9-2 所示）。...这里有一些 TensorFlow 的亮点： 它不仅在 Windows，Linux 和 MacOS 上运行，而且在移动设备上运行，包括 iOS 和 Android。...然后，它启动一个会话并运行图来求出y：TensorFlow 自动检测到y取决于x，它取决于w，所以它首先求出w，然后x，然后y，并返回y的值。最后，代码运行图来求出z。...会自动运行在你的 GPU 上（如果安装了支持 GPU 的 TensorFlow，则 TensorFlow 将自动运行在 GPU 上，请参阅第 12 章了解更多详细信息）。...这些节点是特别的，因为它们实际上并不执行任何计算，只是输出运行时的数据。 它们通常用于在训练期间将训练数据传递给 TensorFlow。 如果在运行时没有为占位符指定值，则会收到异常。
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