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    Tensorflow Object Detection API 终于支持tensorflow1.x与tensorflow2.x了

    之前tensorflow2.x一直不支持该框架,最近Tensorflow Object Detection API框架最近更新了,同时支持tensorflow1.x与tensorflow2.x。...其中model zoo方面,tensorflow1.x基于COCO数据集预训练支持对象检测模型包括: SSD,支持MobileNetv1/MobileNetv2/MobileNetv3/ResNet50...官方github地址: https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/object_detection 安装与配置 基于tensorflow1...然后再执行: 运行结果如下: 说明tensorflow1.x版本的Tensorflow Object Detection API框架正确安装完成。可以进行模型训练与测试、部署导出等。...运行代码测试 使用SSD MobileNet模型基于tensorflow1.x版本的对象检测框架,完成实时对象检测,代码实现如下: MODEL_NAME = 'ssd_mobilenet_v2_coco

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    文末福利|一文上手TensorFlow2.0(一)

    TensorFlow1.x版本中,当我们使用TensorFlow低级API进行编程时,我们首先需要定义好计算图,然后创建TensorFlow会话(session)来执行计算图。...在TensorFlow1.x版本中采用的是静态图机制,我们需要预先定义好计算图,然后再可以反复的调用它(1.x版本有提供Eager Execution接口,让用户可以使用动态图)。...TensorFlow1.x的静态图机制一直被用户所诟病,调整为动态图机制是TensorFlow2.0一个最重大的改进,并且其也提供了一些方法来保留静态计算图的一些优势。 2....TensorFlow2.0采用了动态图机制,我们不需要在会话中执行计算图了,“tf.Session”类被放到了兼容模块“tensorflow.compat.v1”中,这个模块里有完整的TensorFlow1...我们可以使用tf.function来将python程序转换为TensorFlow的静态计算图,这样就可以保留TensorFlow1.x版本中的静态计算图的一些优势。 4.

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    掌握TensorFlow1与TensorFlow2共存的秘密,一篇文章就够了

    安装和移除TensorFlow1.x 6. 在PyCharm中切换TensorFlow1和TensorFlow2 TensorFlow是Google推出的深度学习框架,也是使用最广泛的深度学习框架。...Anaconda环境除了附带了众多Python库外,还支持多个虚拟环境,这这是TensorFlow1.x和TensorFlow2.x共存的关键。...而是建立两个单独的虚拟环境来分别安装TensorFlow1.x和TensorFlow2.x。 2. 创建和移除Anaconda虚拟环境 可以通过下面的命令创建一个名为tf2的虚拟环境。...安装和移除TensorFlow1.x 按前面的方法创建一个名为tf1的虚拟环境,然后使用conda activate tf1切换到该虚拟环境。...然后使用下面的命令安装TensorFlow1.x的最新版(1.15)。

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