背景:目前keras框架使用简单,很容易上手,深得广大算法工程师的喜爱,但是当部署到客户端时,可能会出现各种各样的bug,甚至不支持使用keras,本文来解决的是将keras的h5模型转换为客户端常用的tensorflow的pb模型并使用tensorflow加载pb模型。
在上篇博文中,我们探索了TensorFlow模型参数保存与加载实现方法采用的是保存ckpt的方式。这篇博文我们会使用保存为pd格式文件来实现。 首先,我会在上篇博文基础上,实现由ckpt文件如何转换为pb文件,再去探索如何在训练时直接保存pb文件,最后是如何利用pb文件复现网络与参数完成应用预测功能。
Deep Neural Network - DNN 是OpenCV中的深度神经网络模块,支持基于深度学习模块前馈网络运行、实现图像与视频场景中的
这节是关于tensorflow的Freezing,字面意思是冷冻,可理解为整合合并;整合什么呢,就是将模型文件和权重文件整合合并为一个文件,主要用途是便于发布。
尝试过迁移学习的同学们都知道,Tensorflow的模型保存加载有不同格式,使用方法也不一样,新手会觉得乱七八糟,所以本文做一个梳理。从模型的保存到加载,再到使用,力求理清这个流程。
[1]Tensorflow实战Google深度学习框架: https://github.com/caicloud/tensorflow-tutorial/tree/master/Deep_Learning_with_TensorFlow/1.4.0
本文由腾讯云+社区自动同步,原文地址 https://stackoverflow.club/article/several_ways_to_deploy_deep_app/
在《Tensorflow SavedModel模型的保存与加载》一文中,我们谈到SavedModel格式的优点是与语言无关、容易部署和加载。那问题来了,如果别人发布了一个SavedModel模型,我们该如何去了解这个模型,如何去加载和使用这个模型呢?
前面说了OpenCV DNN不光支持图像分类与对象检测模型。此外还支持各种自定义的模型,deeplabv3模型是图像语义分割常用模型之一,本文我们演示OpenCV DNN如何调用Deeplabv3模型实现图像语义分割,支持的backbone网络分别为MobileNet与Inception。预训练模型下载地址如下:
1, 首先我们当然可以直接在tensorflow训练中直接保存为pb为格式,保存pb的好处就是使用场景是实现创建模型与使用模型的解耦,使得创建模型与使用模型的解耦,使得前向推导inference代码统一。另外的好处就是保存为pb的时候,模型的变量会变成固定的,导致模型的大小会大大减小。
TensorFlow对Android、iOS、树莓派都提供移动端支持。 移动端应用原理。移动端、嵌入式设备应用深度学习方式,一模型运行在云端服务器,向服务器发送请求,接收服务器响应;二在本地运行模型,
TensorFlow模型训练的好网络参数如果想重复高效利用,模型参数保存与加载是必须掌握的模块。本文提供一种简单容易理解的方式来实现上述功能。参考博客地址 备注: 本文采用的是ckpt保存方式,在下篇博文中介绍更加常用的pb保存方式,包括ckpt文件如何转换的pb文件,和如何直接保存问pb文件,感兴趣可以去看看。
一个完整的神经网络由这两部分构成,Tensorflow 在保存时除了这两个文件还会在目录下自动生成 checkpoint, checkpoint的内容如下,它只记录了目录下有哪些网络。
最近在做一个数字手势识别的APP(关于这个项目,我会再写一篇博客仔细介绍,博客地址:一步步做一个数字手势识别APP,源代码已经开源在github上,地址:Chinese-number-gestures-recognition),要把在PC端训练好的模型放到Android APP上,调研了下,谷歌发布了TensorFlow Lite可以把TensorFlow训练好的模型迁移到Android APP上,百度也发布了移动端深度学习框架mobile-deep-learning(MDL),这个框架应该是paddlepaddle的手机版,具体的细节没有了解过。因为对TensorFlow稍微熟悉些,因此就决定用TensorFlow来做。
在Tensorflow框架训练完成后,部署模型时希望对模型进行压缩。一种方案是前面文字介绍的方法《【Ubuntu】Tensorflow对训练后的模型做8位(uint8)量化转换》。另一种方法是半浮点量化,今天我们主要介绍如何通过修改Tensorflow的pb文件中的计算节点和常量(const),将float32数据类型的模型大小压缩减半为float16数据类型的模型。
该文章讲述了TensorFlow中GraphDef和SavedModel两个主要文件格式的导出、使用和保存的过程。其中,GraphDef文件格式用于在TensorFlow中导出的图,SavedModel文件格式用于在TensorFlow中保存的模型。通过这些文件格式,可以方便地将TensorFlow模型从一个环境迁移到另一个环境,或在TensorFlow集群中部署。
在上一篇文章中《Tensorflow加载预训练模型和保存模型》,我们学习到如何使用预训练的模型。但注意到,在上一篇文章中使用预训练模型,必须至少的要4个文件:
1、在tensorflow绘图的情况下,使用tf.saved_model.simple_save()方法保存模型
TensorFlow通常用于训练海量数据,但新兴的智能手机市场也不可忽略。那些不能等待未来和love Machine Learning的人正在通过制造工具来突破界限,他们的目标是拥有数万亿美元的市场。
OpenVINO中模型优化器(Model Optimizer)支持tensorflow/Caffe模型转换为OpenVINO的中间层表示IR(intermediate representation),从而实现对模型的压缩与优化,方便推断引擎更快的加载与执行这些模型。以tensorflow对象检测框架支持的SSD MobileNet v2版本的模型为例,实现从tensorflow的pb文件到IR格式的bin与xml文件生成。全部的过程可以分为三个部分,下面一一解析!
本人是一个将要大学毕业的学生,目前就职在中世康恺的AI研发部门,中世康恺是一家服务于医学影像信息化的新型互联网公司,该公司以数字医疗影像为核心, 打造“云+集团+中心”模式。
选自machinethink.net 机器之心编译 参与:赵华龙、邵明、吴攀、李泽南 在你使用深度神经网络做预测之前,你首先要训练神经网络。现在存在许多不同的神经网络训练工具,TensorFlow 正迅速成为其中最热门的选择。近日,独立开发者 Matthijs Hollemans 在 machinethink.net 的博客上发布了一篇讲解如何在 iOS 系统上运行 TensorFlow 的深度长文教程,并开源了相关的代码。机器之心对本文进行了编译介绍。关于 TensorFlow 的更多资讯和教程,请参阅机
本文为OpenCV DNN模块官方教程的扩展,介绍如何使用OpenCV加载TensorFlow Object Detection API训练的模型做目标检测,以SSD和Faster-RCNN为例。
翻译 | AI科技大本营 参与 | zzq 审校 | reason_W 我们知道,TensorFlow是一个深度学习框架,它通常用来在服务器上训练需要大量数据的大模型。随着智能手机的普及,人们也越来越
TensorFlow目前在移动端是无法training的,只能跑已经训练好的模型,但一般的保存方式只有单一保存参数或者graph的,如何将参数、graph同时保存呢?
本博客将以最简单的方式,利用TensorFlow实现了MNIST手写数字识别,并将Python TensoFlow训练好的模型移植到Android手机上运行。网上也有很多移植教程,大部分是在Ubuntu(Linux)系统,一般先利用Bazel工具把TensoFlow编译成.so库文件和jar包,再进行Android配置,实现模型移植。不会使用Bazel也没关系,实质上TensoFlow已经为开发者提供了最新的.so库文件和对应的jar包了(如libtensorflow_inference.so和libandroid_tensorflow_inference_java.jar),我们只需要下载文件,并在本地Android Studio导入jar包和.so库文件,即可以在Android加载TensoFlow的模型了。
关于Android项目的创建这里就不做赘述了,我们直接进入主题,看下如何把机器学习库和训练的模型导入一个安卓应用中。 导入 Inference Interface 在上一课时中我们下载了 Infere
下面划重点:因为MNIST使用的是黑底白字的图片,所以你自己手写数字的时候一定要注意把得到的图片也改成黑底白字的,否则会识别错(至少我得到的结论是这样的 ,之前用白底黑字的图总是识别出错)
本文小黄弟要向大家介绍的是用英特尔NCS2加速棒实现对tensorflow物体检测模型的加速,涉及到的内容有tensorflow物体检测模型,OpencvDNN模块的使用,OpenVINO的使用。对这3个模块了解的同志看起来会比较愉快,不了解的看了也能有助于睡眠。
这两天搜索了不少关于Tensorflow模型保存与加载的资料,发现很多资料都是关于checkpoints模型格式的,而最新的SavedModel模型格式则资料较少,为此总结一下TensorFlow如何保存SavedModel模型,并加载之。
最近在学习tensorflow自带的量化工具的相关知识,其中遇到的一个问题是从tensorflow保存好的ckpt文件或者是保存后的.pb文件(这里的pb是把权重和模型保存在一起的pb文件)读取权重,查看量化后的权重是否变成整形。
Tensorflow官方提供的Tensorboard可以可视化神经网络结构图,但是说实话,我几乎从来不用。主要是因为Tensorboard中查看到的图结构太混乱了,包含了网络中所有的计算节点(读取数据节点、网络节点、loss计算节点等等)。更可怕的是,如果一个计算节点是由多个基础计算(如加减乘除等)构成,那么在Tensorboard中会将基础计算节点显示而不是作为一个整体显示(典型的如Squeeze计算节点)。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。
Deep Interest Network(DIN)是阿里妈妈精准定向检索及基础算法团队在2017年6月提出的。其针对电子商务领域(e-commerce industry)的CTR预估,重点在于充分利用/挖掘用户历史行为数据中的信息。
在 Tensorflow 给的官方例子中 Use TensorFlow Serving with Kubernetes,是将模型拷贝到镜像里的,这里是会有点不太灵活,因为更新模型就要重新构建镜像,并且再去更新对应的 Pod。
以前自己都利用别人搭好的工程,修改过来用,很少把模型搭建、导出模型、加载模型运行走一遍,搞了一遍才知道这个事情也不是那么简单的。
本文介绍了如何使用深度学习模型进行图像分类,并探讨了在训练和评估模型时出现的问题及解决方案。
如何安装tensorflow object detection API框架,看这里:
如何将机器学习(ML)模型部署上线至生产环境已成为经常性的热门话题。为此许多公司和框架提出了各种不同的解决方案。
本章介绍如何设置开发环境,以使用 TensorFlow 构建所有 iOS 或 Android 应用,本书其余部分对此进行了讨论。 我们不会详细讨论可用于开发的所有受支持的 TensorFlow 版本,OS 版本,Xcode 和 Android Studio 版本,因为可以在 TensorFlow 网站或通过 Google。 相反,我们将在本章中简要讨论示例工作环境,以便我们能够快速了解可使用该环境构建的所有出色应用。
本文为OpenCV DNN模块官方教程的扩展,介绍如何使用OpenCV加载TensorFlow Object Detection API训练的模型做实例分割,以Mask-RCNN为例来检测缺陷。TensorFlow Object Detection API的github链接地址如下:https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/object_detection
做模型的同学基本都会使用tensorflow,不知道大家是否会像我一样对tensorflow的模型存储感到疑惑:各种模型保存的方法、保存出的模型文件名称和结构还不一样、加载模型的时候有的需要重新定义一遍计算图而有的不需要、有的格式tfserving能用有的不能用。这篇文章会带大家了解每个模型文件分别包含什么内容、计算图是以什么样的形式保存在文件中的。
随着深度神经网络的发展,OpenCV中已经有独立的模块专门用于实现各种深度学习的相关算法。本节中将以介绍如何使用OpenCV 4中的相关函数实现深度学习算法,重点介绍示例程序和处理效果,目的是为了增加读者对深度学习在图像处理中的应用的了解,提高读者对图像处理的兴趣。
随着 2012 年深度神经网络在 ImageNetchallenge 比赛上以 AlexNet 模型获胜,深度神经网络开创了空前的高潮。AI 工程师已经将深度学习技术应用到越来越多的问题域,包括预训练的深度美国有线电视新闻网模型。还有什么比创造艺术更富有创造力呢?
📷 原文来源:Lemberg Solutions Ltd 作者:Zahra Mahoor、Jack Felag、 Josh Bongard 编译:嗯~阿童木呀、KABUDA 现如今,与智能手机进行交互的方式有很多种:触摸屏、硬件按钮、指纹传感器、视频摄像头(如人脸识别)、方向键(D-PAD)、手持设备控制等等。但是我们该如何使用动作识别功能呢? 我们可以举一个例子来说明这个问题,比如当你持手机将其快速移动到左侧或右侧时,可以非常精确地显示出想要切换到播放列表中下一首或上一首歌曲的意图;或者,你可以将手机快
对于我们的大脑来说,视觉识别似乎是一件特别简单的事。人类不费吹灰之力就可以分辨狮子和美洲虎、看懂路标或识别人脸。但对计算机而言,这些实际上是很难处理的问题:这些问题只是看起来简单,因为大脑非常擅长理解图像。
授权转自THU数据派 作者:Amit Shekhar 翻译:梁傅淇 王军福 校对:李君 原文链接:https://blog.mindorks.com/android-tensorflow-machine-learning-example-ff0e9b2654cc#.aoq0izsg6 我们都知道,谷歌有一个开源库叫做TensorFlow,可被用在安卓系统中实现机器学习。换言之,TensorFlow是谷歌为机器智能提供的一个开源软件库。 我在网络上搜寻了很久,都没有找到在安卓上搭建TensorFlow的简单
python 版本切换 sudo update-alternatives --list python
补充知识:TensorFlow:.ckpt文件与.ckpt.meta和.ckpt.index以及.pb文件之间的关系是什么?
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