有时候，我们可能需要同时管理多个 Kubernetes 集群，每个集群都有自己的 kubeconfig 文件。本文将详细介绍如何使用多个 kubeconfig 文件，并将它们合并为一个。...每个 kubeconfig 文件都包含一个或多个集群、用户和上下文的定义。接下来，我们将介绍如何合并多个 kubeconfig 文件为一个。...合并多个 kubeconfig 文件当我们需要同时管理多个 Kubernetes 集群时，可以将多个 kubeconfig 文件合并为一个，以便更方便地切换和管理不同的集群。...执行以下命令将它们合并到 merged-kubeconfig 文件中：KUBECONFIG=kubeconfig1:kubeconfig2 kubectl config view --flatten >...结论使用多个 kubeconfig 文件并将其合并为一个可以提高 Kubernetes 集群管理的灵活性和便捷性。本文详细介绍了多个 kubeconfig 文件的概念以及如何将它们合并为一个文件。
使用tensorflow批次的读取预处理之后的文本数据，并将其分为一个迭代器批次： 比如此刻，我有一个处理之后的数据包： data.csv shape =(8,10)，其中这个结构中，前五个列为feature.../usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- __author__ = 'xijun1' import tensorflow as tf import numpy...columns with the specified defaults, which also # sets the data type for each column words_size = 5 # 每一行数据的长度
# 读取总txt文件 open_diff = open('diff_match_image.txt', 'r') diff_line = open_diff.readlines() line_list...line_list) #切分diff diff_match_split = [line_list[i:i+100] for i in range(0,len(line_list),100)] #将切分的写入多个
在本 Keras 多输出分类教程中，我们将使用的数据集基于之前的多标签分类文章的数据集，但也有一个例外——我增加了一个包含 358 张「黑色鞋子」图像的文件夹。...我相信你已经照前文说的方法下载好了那些文件和数据。现在让我们打开 fashionnet.py 看一看： ? 我们先从 Keras 库导入模块并导入 TensorFlow 本身。...目前，只需要知道 --dataset 是我们的数据集的输入文件路径，--model、--categorybin、--colorbin 是三个输出文件的路径。 还有个可选操作。...然后将这三个列表转换成 NumPy 数组，将标签二值化，并将数据分成训练部分和测试部分。 ?...我们的类别准确度和颜色准确度图最好分开看，所以它们是分开的，但放在同一个图片中。 训练多输出/多损失 Keras 模型 请确保你下载了本文附带的代码和数据集。
十分重要且要注意的是，同一类的实例并不会分开，模型只关心像素的类别。如图1所示，该方法可以说在某些位置有椅子，但无法区分它们。 这项技术的主要应用之一是在自动驾驶汽车中，汽车需要了解他们的环境。...评估模型性能的流行数据集是Cityscapes，它包含来自50个不同城市的30个课程，这些课程因季节和小麦状况而异。 图2显示了随着时间的推移，不同的算法如何在此数据集中达到的最新水平。 ?...Cityscapes数据集上的语义分割 在该项目中，使用了中等级别的模型，该模型可以提供合理的精度并可以实时高效的运行。...只需打开一个网页，该程序即可运行。 此外，它还可以与GPU一起加速运行。 TensorFlow.js会自动支持WebGL，并在有GPU时在后台加速代码。...用户还可以从移动设备端打开网页，在这种情况下，模型可以利用诸如陀螺仪或加速度计等传感器数据。
，选定优化器，并指定优化器优化损失函数 对数据进行迭代训练 在测试集或交叉验证数据集上进行准确率评估。...内容包括选择模型、适配数据集、创建和标注你自己的数据集、修改模型配置文件、训练模型、保存模型，以及最后在软件中部署模型。...object_detections目录下的内容相当多，有数据集、模型文件、测试代码、示例等等，模型文件位于models子目录下，里面的模型也真不少： ?...将它们放在tests_images文件夹中，并将它们命名为image3.jpg、image4.jpg、imageN.jpg等。...下一篇文章将展示如何将现有数据库转换为TensorFlow记录文件，这样可以使用它来重新训练模型。
创建requirements.txt文件： touch requirements.txt 在文本编辑器中打开文件并添加以下行以指定Image，NumPy和TensorFlow库及其版本： image==...以下是数据集中包含的数字的一些示例： 让我们创建一个Python程序来处理这个数据集。我们将在本教程中使用一个文件来完成所有工作。...创建一个名为main.py的新文件： touch main.py 现在，在您选择的文本编辑器中打开此文件，并将此行代码添加到文件中以导入TensorFlow库： import tensorflow as...tf 将以下代码行添加到文件中以导入MNIST数据集并将图像数据存储在mnist变量中： from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data...首先要么下载这个样本测试图像，要么打开图形编辑器并创建一个自己的28x28像素的数字图像。 在编辑器中打开main.py文件，并将以下代码行添加到文件顶部，以导入图像处理所需的两个库。
DoodleNet - 用Quickdraw数据集训练的CNN涂鸦分类器 by yining1023 DoodleNet 是一个涂鸦分类器（CNN），对来自Quickdraw数据集的所有345个类别进行了训练...使用的数据来自Quickdraw数据集。...它使用tensorflow进行训练，并在浏览器中移植到tf.js。点击打开训练笔记。 训练笔记主要基于@zaidalyafeai 的100个课程的Sketcher笔记本。...演示Demo： https://yining1023.github.io/doodleNet/demo/DoodleClassifier_KNN 你可以绘制10个以上的圆圈并将它们添加到A类，并绘制10...个以上的线条并将它们添加到B类，然后让模型猜测您的新绘图。
Tensorflow 对象检测模型 你可以在 tensorflow 库中轻松找到上述神经网络架构的预训练模型。它们统称为 tensorflow 检测模型集合。...这些预训练模型在 COCO 数据集上进行训练（https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/g3doc...一旦我们得到 tensorflow 的预测结果，这些预测/检测值将被插入到输出队列中，然后通过 object_tracker 类的可视化模块，最后我们将处理后的帧写入单独的文件并将结果显示给用户。...下面的 worker 函数将从输入队列中获取帧数据，加载 tensorflow 模型并将任何检测结果传回输出队列。 这是与主线程分开运行的。 ?...当然，为了可视化检测，我们需要传递检测到的类标签，它们各自的置信度，边界框颜色和坐标，并将它们绘制到帧图像上。 ? 测试及评估应用程序 接下来的问题是这个简单的应用程序表现如何？
然后，基于一个示例数据集，来训练这些 CNN，然后检查所得结果，你会发现，Keras 和 TensorFlow 是可以和谐共处的。...Keras 依然作为一个库，与 TensorFlow 分开，进行独立操作，所以仍存在未来两者会分开的可能性；然而，我们知道 Google 官方同时支持 Keras 和 TensorFlow，分开似乎又是极不可能发生的...▌示例数据集 CIFAR-10 数据集有10个类，我们用该数据集来展示本文的观点 为了简单起见，我们就在 CIFAR-10 数据集上训练两个单独的卷积神经网络 (CNN)，方案如下： 方法 1 ：以 TensorFlow...打开 train_network_keras.py 文件并插入以下代码： 我们首先在代码的第 2-13 行导入我们模型训练所需的包。...首先，打开 minivggnettf.py 文件，我们将实现 TensorFlow 版的 MiniVGGNet 模型，代码如下： 在这个 .py 文件中，请注意第 2 行我们需要导入所需的 tensorflow
首先，使用 TensorFlow 创建一个简单的模型，并在 MNIST 数据集上对其进行训练。...在工作目录中创建了 logs 文件夹，并将其作为参数传递给 log_dir。下面调用 fit 并将其作为回调传入。...上面提到的 TFRecord 文件。 最后单击Accept按钮，我们就会跳转到结果页面。 数据集中的每个点现在都根据它们的类进行着色。...在使用 TensorFlow 时，使用 Summary API 创建了将数据记录到 logdir 文件夹的对象。在使用 PyTorch 时，官方也提供了类似的API。...相同的方式处理的相同 MNIST 数据集。
TensorFlow 数据集是一个 Python 模块，可轻松访问 100 多个数据集，从音频到自然语言再到图像。...一个示例是将层规范和模型创建过程分开。 让我们进一步探讨这个想法。 假设您有一个用例，其中模型需要多个仅在运行时可用的层。 一种简单的方法是编写一个用于创建层的函数。...编写应用时，程序员可以灵活地将数据输入管道与模型分开。...创建数据集对象 可以使用两种主要方法创建数据集对象： 从源创建： 来自内存中的numpy / tensorflow对象 使用TFRecords来自磁盘 将转换应用于现有数据集： 从一个或多个数据集构造一个数据集...在 TensorBoard 中写入用于可视化的图像数据时，也使用文件编写器。 TensorFlow 图像摘要 API 可用于轻松记录张量和任意图像并在 TensorBoard 中查看它们。
这种集成通常称为tf.keras接口或API（“ tf ”是“ TensorFlow ”的缩写）。这是为了将其与所谓的独立Keras开源项目区分开来。 独立的Keras。...如果TensorFlow未正确安装或在此步骤上引发错误，则以后将无法运行示例。 创建一个名为versions.py的新文件，并将以下代码复制并粘贴到该文件中。...# 查看版本 import tensorflow print(tensorflow.__version__) 保存文件，然后打开命令行并将目录更改为保存文件的位置。...拟合模型是整个过程中很慢的部分，可能需要几秒钟到几小时到几天不等，具体取决于模型的复杂性，所使用的硬件以及训练数据集的大小。 从API角度来看，这涉及到调用一个函数来执行训练过程。...从API角度来看，这涉及使用保持数据集调用函数，并获得损失以及可能报告的其他指标。
为了达到这些目标，我们的计划是： 生成一个新的训练数据集； 训练多个MobileNet结构，从而寻找所能够达到准确率目标（95%）的最小型网络； 与在Android上运行的Inception V3做对比...建立数据集 在前一篇推送中，我们为了辨认“道路/非道路”，从多个来源拉取了图片作为训练素材。 现在我们再来思考一下这样做是否有必要。...所以，为了建立我们的训练数据集，我需要录制一些（跟驾驶相关）日常生活中的场景：比说我家的周围、我车子的外部，我在车上摆弄收音机、逗猫等等。这些会被当做非道路的数据用来训练模型。 ?...--depth 1 具体的文件夹是tensorflow/examples/android。...用Android Studio打开这个文件夹，编译，然后把生成的APK安装包搭载到你的手机上，你就得到了一个搭载着在ImageNet数据集上训练出的Inception V3模型的图像分类器App，它能够准确地把猫咪跟鸭嘴兽区分开来
TensorFlow 采用类似数据流的模型来描述计算，并将其映射到各种不同的硬件平台上，从在 Android 和 iOS 等移动设备平台上运行推理，到使用包含一个或多个 GPU 卡的单机的中等规模训练和推理系统...当它们执行时，变量的内容被写入持久存储，例如分布式文件系统。类似地，每个变量也都连接到一个恢复节点，该节点仅在重新启动后的第一次迭代中启用。 4....与 Arvind 描述的数据流机（dataflow-machine）方法一样，我们在 TensorFlow 中引入了一小部分控制流原语操作符，并将 TensorFlow 推广到可以处理循环数据流图。...如上所述，我们通常通过梯度下降来训练机器学习模型，并将梯度计算表示为数据流图的一部分。当模型包含控制流操作时，我们必须在相应的梯度计算中考虑它们。...，该张量包含存储在该组文件中的数据的一个或多个样本。
它们是用于探索数据集的流行工具。 在本书的所有活动中都将使用它们。...这将导入所需的库并将数据集导入内存。 将数据集导入内存后，移至Exploration部分。 您将找到一个代码片段，该代码片段为close变量生成时间序列图。...鉴于数据是连续的并且采用时间序列的形式，我们将可用周的最后 20% 用作测试集，并将前 80% 用作训练集： 图 14：使用几周来创建训练和测试集 最后，将导航到Storing Output部分，并将过滤后的变量保存到磁盘...分开训练数据的最后一周，并使用numpy.reshape()对其进行调整。...生成图像后，识别docker-compose.yml文件并在文本编辑器中将其打开。
使用labelimg为玩具添加注释 第三步：创建TFR数据集 Tensorflow API想让数据集最终变为TFRecord文件格式。这一步骤可能是最棘手的部分。...同时，这个脚本随机抽取30%的数据并创建了一个验证TFR文件。 需要注意的是，你还需要创建一个label.pbtxt文件，用于将标签名转换为一个数字id。...这个过程非常简单： item { id: 1 name: ‘toy’ } 第四步：创建一个模型配置文件 一旦创建了TFR数据集，那么首先你需要确定你是否将使用现有的模型，并对其进行微调，或者从头开始构建...TensorFlow检测模型 对于这个项目，我决定使用在coco数据集上训练的faster_rcnn_resnet101。...对于这个模型，我只是使用了faster_rcnn_resnet101_coco的模型配置文件中的默认参数。如果它们能被调整以获得更好的性能，那就值得探索了。
-68a9e5d5a333 到目前为止，我们已选择了预训练模型，找到了现成数据集，也创建了自己的数据集，并将其转换为TFRecord文件。...模型配置文件 如果您之前有转移学习的经历，那么自本教程的第2部分以来，您可能会遇到一个问题，如何修改设计用于90个COCO数据集类别的预训练模型，以处理我的新数据集的X个类别？...在models文件夹中创建另一个名为train的文件夹。 修改配置文件 使用文本编辑器打开新移动的配置文件，在最开始的一行将类别的数量更改为数据集中类别的数量。...接下来，您需要更改训练和评估数据集的input_path和label_map_path。input_path指向TFRecord文件。...我建议将此文件放在数据文件夹中。最后将num_examples设置为您拥有的评估样本数。 训练 进入到object_detection文件夹并将train.py复制到新创建的训练文件夹中。
这种集成通常称为tf.keras接口或API（“ tf ”是“ TensorFlow ”的缩写）。这是为了将其与所谓的独立Keras开源项目区分开来。 独立的Keras。...如果TensorFlow未正确安装或在此步骤上引发错误，则以后将无法运行示例。 创建一个名为versions.py的新文件，并将以下代码复制并粘贴到该文件中。...# check versionimport tensorflowprint(tensorflow.__version__) 保存文件，然后打开命令行并将目录更改为保存文件的位置。...从API角度来看，这涉及使用保持数据集调用函数，并获得损失以及可能报告的其他指标。...（分离向量）的模型和具有多个输出路径（例如单词和数字）的模型。
训练集和验证集识别精度 TensorBoard生成图形的流程框架，简单概括起来就两点： TensorFlow运行并将log信息记录到文件； TensorBoard读取文件并绘制图形。...通常训练集日志和验证集日志分开存放，分别构造各自的summary文件写入器即可。...同框需要满足以下两点： 要同框的曲线跟踪的必须是同一个节点，比如跟踪accuracy节点或loss节点； 各曲线的数据记录在不同的目录下，可以通过构造两个不同的文件写入器来达到； 绘制计算图 TensorBoard...除了绘制动态数据，绘制静态的graph（计算图）更是easy，在构造“文件写入器”多添加一个参数sess.graph即可： train_writer = tf.summary.FileWriter('MNIST.../logs/tf17/train', sess.graph) 重新运行TensorFlow程序后，启动TensorBoard Server，在浏览器打开页面，点选GRAPHS菜单，即可看到： ?
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