使用tensorflow object detection 生成PB模型后使用opencv dnn模块tf_text_graph_ssd.py生成pbtxt错误 [问题点数:100分]

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C++中调用Tensorflow的pb文件(二)
在之前的博文中有讲到如何编译安装c++版的Tensorflow,并简单调用自己训练的<em>pb</em>文件。在本文中将进一步结合代码调用<em>pb</em>文件。之前经常<em>使用</em>google发布在github上基于<em>tensorflow</em>的<em>object</em> <em>detection</em><em>模块</em>,在该<em>模块</em>中官方事先提供了一系列预训练<em>模型</em>,如下图所示,我们可以直接<em>使用</em>这些<em>模型</em>也可以针对自己的项目进行re-train操作并得到最终的<em>pb</em>文件。 接下来我...
Please upgrade your tensorflow installation to v1.4.* or later!:tensorflow API测试模型
由于复制出问题,在这里言简意赅总结吧,可能是<em>tensorflow</em>版本不合适就报错,导致后续不能运行。 解决方案:在相应代码中找到这句并注释掉,尝试后可行。 ...
从Tensorflow模型文件中解析并显示网络结构图(pb模型篇)
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Squeez...
Tensorflow: 读取ckpt文件中的tensor
在<em>使用</em>pre-train model时候,我们需要restore variables from checkpoint files. 经常出现在checkpoint 中找不到”Tensor name not found”. 这时候需要查看一下ckpt中到底有哪些变量 import os from <em>tensorflow</em>.python import pywrap_<em>tensorflow</em> m...
tensorflow保存提取ckpt和pb文件
目录 1.保存提取ckpt文件 保存ckpt 提取ckpt 2.保存提取<em>pb</em>文件 保存<em>pb</em> 提取<em>pb</em> 试验 保存为ckpt和<em>pb</em> 读取ckpt文件 读取<em>pb</em>文件 1.保存提取ckpt文件 保存ckpt 保存得到4个文件 checkpoint文件保存了<em>模型</em>文件列表 model.ckpt.meta保存了TensorFlow计算图的结构信息 model.ckpt保存每个变...
Tensorflow: 从checkpoint文件中读取tensor
在<em>使用</em>pre-train model时候,我们需要restore variables from checkpoint files. 经出现在checkpoint 中找不到”Tensor name not found”. 这时候需要查看一下ckpt中到底有哪些变量from <em>tensorflow</em>.python import pywrap_<em>tensorflow</em> checkpoint_path = os
tensorflow模型(ckpt文件)的保存
知识点:<em>tensorflow</em>的<em>模型</em>保存和加载又叫<em>tensorflow</em>持久化 一.<em>模型</em>保存 1.首先来看一个重点函数 saver= tf.train.Saver(max_to_keep=None, keep_checkpoint_every_n_hours=None) 此为tensoirflow保存<em>模型</em>函数,通常内部参数可为空。此函数默认保存最近5个<em>模型</em>,如果想要增加保存数量,可将max_to_k...
java调用tensorflowpb模型的一些问题
1. (Check whether your GraphDef-interpreting binary is up to date with your GraphDef-generating binary.) 这个问题可能是训练<em>模型</em><em>使用</em>的<em>tensorflow</em>和java client 调用<em>使用</em>的<em>tensorflow</em>版本不一致导致。   ...
How to Split Up Synchronous and Asynchronous Parts of Your System in Java
如何在Java系统中拆分同步和异步部分 了解如何<em>使用</em>Java通过同步和异步组件拆分系统 很多开发人员说,将应用程序切换到异步处理很复杂。因为他们有一个天然需要同步通信的Web应用程序。在这篇文章中,我想介绍一种方法来达到异步通信的目的:<em>使用</em>一些众所周知的库和工具来设计他们的系统。 下面的例子是用Java编写的,但我相信它更多的是基本原理,同一个应用程序可以用任何语言来重新写。 所需的工具和库: ...
tensorflow for python做模型训练、tensorflow for java做模型预测(同时生成pb文件和variable变量)
python脚本(此代码为线性回归的demo) #!/usr/bin/python # -*- coding:utf-8 -*- import <em>tensorflow</em> as tf from <em>tensorflow</em> import saved_model as sm import numpy as np x_data = np.linspace(-0.5,0.5,200)[:,np.newaxis]...
在Tensorflow替换自己的pb模型
想把AlexNet迁移到TensorFlow 的android项目上,于是把http://www.cs.toronto.edu/~guerzhoy/tf_alexnet/ 这个网上的myalexnet
报错 Your CPU supports ins tructionsthat this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX2
cudaGetDevice() failed. Status: CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version
git commit提示Your branch is up-to-date with 'origin/master'.
今天提交git仓库的时候,遇到了如截图所示的问题,提示Your branch is up-to-date with 'origin/master'.     查了些资料后,发现其根本原因是版本分支的问题 这时候我们就需要新建一个分支 $ git branch newbranch 然后检查分支是否创建成功 $ git branch 会有如下提示(前面的*代表的是当前...
16.tensorflow打印pb文件中的变量名字及尺寸
#coding:utf-8 import <em>tensorflow</em> as tf from <em>tensorflow</em>.python.framework import graph_util tf.reset_default_graph() # 重置计算图 output_graph_path = 'model/model_tfnew.<em>pb</em>' with tf.Session() as sess: ...
对CNN网络的计算流程的简单梳理
       一、对多分类函数tf.nn.softmax()与交叉熵函数tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits()的认识 这俩函数看着就有关系,前缀都是tf.nn.softmax,那么各自的作用是什么呢?           首先看这俩函数的参数,前者是logits,后者也有个logits,区别是后者多了个labels参数,其中logits参数是输出层的...
tensorflow Lite之转换为.tflite文件遇到的问题
已有.<em>pb</em>,.ckpt文件,想要<em>生成</em>.tflite文件,然后把<em>模型</em>移到手机上。在<em>tensorflow</em> lite官网上看到转换为.tflite命令如下: tflite_convert \ --outpu
模型训练ckpt转pb格式,config文件位置
尝试<em>使用</em>TFServing <em>模型</em>部署测试,之前训练的结果都为ckpt格式,TFServing需要用<em>pb</em>格式文件 谷歌推荐的保存<em>模型</em>的方式是保存<em>模型</em>为 PB 文件,它具有语言独立性,可独立运行,封闭的序列化格式,任何语言都可以解析它,它允许其他语言和深度学习框架读取、继续训练和迁移 TensorFlow 的<em>模型</em> 关于TensorFlow 到底有几种<em>模型</em>格式 参考https://...
tensorflow中checkpoint文件夹中只保存了最近5个模型文件。请问怎么破?tensorflow版本1.4.1。
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inception_v3权重文件下载
inception_v3 <em>模型</em>的权重文件,我博客有配套的<em>使用</em>,因为不太方便放,就设置了一个积分,不想花积分的给邮箱我发过去。 相关下载链接://download.csdn.net/download/f
Tensorflow加载预训练模型和保存模型(ckpt文件)以及迁移学习finetuning
转载自:https://blog.csdn.net/huachao1001/article/details/78501928 <em>使用</em><em>tensorflow</em>过程中,训练结束后我们需要用到<em>模型</em>文件。有时候,我们可能也需要用到别人训练好的<em>模型</em>,并在这个基础上再次训练。这时候我们需要掌握如何操作这些<em>模型</em>数据。看完本文,相信你一定会有收获! 1 Tensorflow<em>模型</em>文件 我们在checkpoint_d...
使用object_detection_api进行训练和预测
<em>使用</em><em>object</em>_<em>detection</em>_api进行训练和预测 将<em>object</em>_<em>detection</em>_api安装好以后,我们可以<em>使用</em>其进行transfer learning从而实现对新检测应用的快速学习,当然也可以<em>使用</em>训练好的<em>模型</em>进行预测。以下分别讲如何<em>使用</em>现有<em>模型</em>进行预测以及在训练好的<em>模型</em>基础上<em>使用</em>新数据集学习新的<em>模型</em>。 官网提供了在linux下<em>使用</em>的说明,这里说明如何在windows下进行<em>使用</em>,...
TensorFlow SSD训练自己的数据 checkpoint问题
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系统一直重启,怀疑oracle 导致,帮忙分析下日志。谢谢!
发现几天来ORACLE 的日志一直提示这个东西 Oracle Database 10g CRS Release 10.2.0.1.0 Production Copyright 1996, 2005 O
TensorFlow:将ckpt文件固化成pb文件
本文是将yolo3目标检测框架训练出来的ckpt文件固化成<em>pb</em>文件,主要利用了GitHub上的该项目。 为什么要最终<em>生成</em><em>pb</em>文件呢?简单来说就是直接通过tf.saver保存行程的ckpt文件其变量数据和图是分开的。我们知道TensorFlow是先画图,然后通过placeholde往图里面喂数据。这种解耦形式存在的方法对以后的迁移学习以及对程序进行微小的改动提供了极大的便利性。但是...
unix版sybase数据库无法在启动时用脚本自动启动,高手帮我看看什么原因
unix版sybase数据库无法在启动时用脚本自动启动,高手帮我看看什么原因 在/etc/rc2.d目录中加入了启动脚本S94SYBASE,脚本内容如下: rm /u/sybase/install/e
tensorflow模型载入失败
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tensorflow cifar10教程如何实现断点续训?我希望每次能从上次的结果继续训练
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opencv3.4 加载tensorflow模型 net.forward()总是报错?
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.ckpt文件以及,.ckpt文件的内容查看
from <em>tensorflow</em>.python.tools.inspect_checkpoint import print_tensors_in_checkpoint_file savedir='model/' print_tensors_in_checkpoint_file(savedir+&quot;model.ckpt-60000&quot;, None, True) checkpoints中,包含的...
tensorflow模型ckpt转化为pb后,pb文件1kb
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tensorflow实现将ckpt转pb文件
<em>tensorflow</em>实现将ckpt转<em>pb</em>文件 【尊重原创,转载请注明出处】:https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/82218092 本博客实现将自己训练保存的ckpt<em>模型</em>转换为<em>pb</em>文件,该方法适用于任何ckpt<em>模型</em>,当然你需要确定ckpt<em>模型</em>输入/输出的节点名称。 目录 <em>tensorflow</em>实现将ckpt转<em>pb</em>文件 一、C...
有什么工具可以把html文件转换成word
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查看tensorflow ckpt文件中的变量名和对应值
查看tf ckpt文件中的变量名和对应值
tensorflow | tensorflow实现将ckpt转pb文件
   本博客实现将自己训练保存的ckpt<em>模型</em>转换为<em>pb</em>文件,该方法适用于任何ckpt<em>模型</em>,当然你需要确定ckpt<em>模型</em>输入/输出的节点名称。 目录 <em>tensorflow</em>实现将ckpt转<em>pb</em>文件 一、CKPT 转换成 PB格式 二、 <em>pb</em><em>模型</em>预测 三、源码下载和资料推荐     1、训练方法     2、本博客Github地址     3、将<em>模型</em>移植Android的方法    <em>使用</em> ...
tensorflowpb模型文件提取features下载
用<em>pb</em>文件,输入input,修改output_node,可以输出神经网络每层的输出features 相关下载链接://download.csdn.net/download/elanlong8329/1
如何使用labview调用tensorflow训练好的模型
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TensorFlow把ckpt转化为pb文件代码
把<em>tensorflow</em>保存的checkpoint类型<em>模型</em>冻结,转化为.<em>pb</em><em>模型</em>输出。调用方法参见我的博文https://blog.csdn.net/weixin_41864878/article/de
google发布的预训练的经典神经网络模型文件中为啥不包括 M.ckpt.meta文件,仅仅有M.ckpt?
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tensorflow加载.meta数据流图时报keyerror
import <em>tensorflow</em> as tf import numpy as np with tf.Session() as sess: new_saver=tf.train.import_meta
如何查看ldf文件里的内容
现在我有一个sql server2005的.ldf文件,有几个G大, 用记事本打不开 我想查看某一天的执行sql语句情况。 请问如何打开?
tensorflow的ckpt文件转pb模型文件
<em>使用</em>这个python程序可以直接将ckpt文件转成固化的<em>模型</em>文件,用于预测结果,注意修改路径
Oracle中的CKPT进程的用途是什么?
如题
tensorflow实战google深度学习框架阅读笔记——保存,读取model(ckpt文件)
  最近在阅读《<em>tensorflow</em>实战google深度学习框架》,对里面讲到的内容,重点部分做下摘抄和笔记,以备后面查阅。部分内容为本人个人理解,如果<em>错误</em>,请指正,如果侵权,请联系删除,谢谢。转载请注明出处,谢谢。   将<em>模型</em>保存为ckpt文件         首先,创建一个saver对象:saver=tf.train.Saver(max_to_keep = 5) 注意,这句话要写在...
TensorFlow把ckpt转化为pb文件代码进阶版
把<em>tensorflow</em>保存的checkpoint类型<em>模型</em>冻结,转化为.<em>pb</em><em>模型</em>输出。调用方法参见我的博文https://blog.csdn.net/weixin_41864878/article/de
tensorflow模型(ckpt文件)加载
<em>模型</em>的保存可参考上一篇博客[https://blog.csdn.net/qq_40994943/article/details/84797543] 上代码: # 加载<em>模型</em>(即加载图和参数) with tf.Session() as sess: saver = tf.train.import_meta_graph('./model_test/model.ckpt-300.meta')# 加...
inception_v3.ckpt
这是对应的inception_v3权重文件,大家可以根据需要进行下载!
YOLO_tiny.ckpt文件
该文件是从 https://drive.google.com/file/d/0B2JbaJSrWLpza0FtQlc3ejhMTTA/view?usp=sharing下载的,亲测可用
残差网络resnet_50_ckpt文件
resnet50已训练好<em>模型</em>参数,可在自己的数据上进行微调。<em>tensorflow</em>
TensorFlow模型保存和提取方法
一、TensorFlow<em>模型</em>保存和提取方法 1. TensorFlow通过tf.train.Saver类实现神经网络<em>模型</em>的保存和提取。tf.train.Saver对象saver的save方法将TensorFlow<em>模型</em>保存到指定路径中,saver.save(sess,"Model/model.ckpt"),实际在这个文件目录下会<em>生成</em>4个人文件: checkpoint文件保存了一个录下多有的模
tensorflow:从.ckpt文件中读取任意变量
看了faster rcnn的<em>tensorflow</em>代码,关于fix_variables的作用我不是很明白,所以写了以下代码,读取了预训练<em>模型</em>vgg16得fc6和fc7的参数,以及faster rcnn中heat_to_tail中的fc6和fc7,将它们做了对比,发现结果不一样,说明vgg16的fc6和fc7只是初始化了faster rcnn中heat_to_tail中的fc6和fc7,之后后者被训练...
查看tensorflow中.ckpt文件的数据
#获取.ckpt文件里面的数据 import os import path import numpy as np from <em>tensorflow</em>.python import pywrap_<em>tensorflow</em> checkpoint_path='/home/hisignal/python_work/my_ob_detect/model/ssd_mobilenet_v1_coco_2018_01_2...
model.ckpt
data-00000-of-00001和index保存所有的weights、biases、gradients等变量 .meta保存了图结构。 checkpoint文件是个文本文件,里面记录了保存的最新的checkpoint文件以及其它checkpoint文件列表。 在加载<em>模型</em>时,需要加载两个东西:图结构和变量值。加载图结构可以手动重...
Tensorflow系列——Saver的用法
Saver的用法 1. Saver的背景介绍     我们经常在训练完一个<em>模型</em>之后希望保存训练的结果,这些结果指的是<em>模型</em>的参数,以便下次迭代的训练或者用作测试。Tensorflow针对这一需求提供了Saver类。 Saver类提供了向checkpoints文件保存和从checkpoints文件中恢复变量的相关方法。Checkpoints文件是一个二进制文件,它把变量名映射到对应的te
tensorflow存取,读取,及保存的文件的含义
1. 保存恢复命令 1) class tf.train.Saver 保存和恢复变量的类。 2) tf.train.Saver.save(sess, save_path, global_step=None, latest_filename=None, meta_graph_suffix='meta', write_meta_graph=True) 保存变量。 3) tf.train.S
python版本对ckpt文件大小的影响
前言 一个偶然的因素,发现了同一个网络结构,自己训练出来的ckpt文件中meta文件的有两种大小规格。仔细查找后,发现是所用的python环境不一样(也有可能是<em>tensorflow</em>版本的影响)。同时试了一下两个python版本的差别。 环境配置       系统 Ubuntu 16.04 显卡 1080Ti cuda cuda8+cu<em>dnn</em>6 pyt...
tensorflow模型文件ckpt参数获取
已知<em>模型</em>文件的ckpt文件,通过pywrap_<em>tensorflow</em>获取<em>模型</em>的各参数名 import tensoflow as tf from <em>tensorflow</em>.python import pywrap_<em>tensorflow</em> model_dir = &quot;./ckpt/&quot; ckpt = tf.train.get_checkpoint_state(model_dir) ckpt_path = ...
TensorFlow模型文件保存和读取
(转)原创文章详见:http://blog.csdn.net/sinat_29957455/article/details/78483631一、<em>模型</em>文件的保存在训练一个TensorFlow<em>模型</em>之后,我们可以将训练好的<em>模型</em>保存成文件,这样可以方便下一次对新的数据进行预测的时候直接加载训练好的<em>模型</em>即可获得结果,下面通过TensorFlow提供的tf.train.Saver函数,将一个<em>模型</em>保存成文件,一...
深度学习: 学习率 (learning rate)
深度学习: 学习率 (learning rate) Introduction 学习率 (learning rate),控制 <em>模型</em>的 学习进度 :  lr 即 stride (步长) ,即反向传播算法中的 ηη : ωn←ωn−η∂L∂ωnωn←ωn−η∂L∂ωn 学习率大小   学习率 大 学习率 小 学习速度 快 慢 <em>使用</em>时间点 刚开始训练时 ...
Tensorflow 模型持久化
当我们<em>使用</em> <em>tensorflow</em> 训练神经网络的时候,<em>模型</em>持久化对于我们的训练有很重要的作用。 如果我们的神经网络比较复杂,训练数据比较多,那么我们的<em>模型</em>训练就会耗时很长,如果在训练过程中出现某些不可预计的<em>错误</em>,导致我们的训练意外终止,那么我们将会前功尽弃。为了避免这个问题,我们就可以通过<em>模型</em>持久化(保存为CKPT格式)来暂存我们训练过程中的临时数据。 如果我们训练的<em>模型</em>需要提供给用户做离线的
tensorflow模型保存文件分析
<em>tensorflow</em><em>模型</em>保存函数为: tf.train.Saver() 例如下列代码: import <em>tensorflow</em> as tf ​ v1= tf.Variable(tf.random_normal([784, 200], stddev=0.35), name="v1") v2= tf.Variable(tf.zeros([200]), name="v2") v3= tf.Variab
CKPT的工作机制
checkpoint的目的 减少数据库实例恢复的时间;让内存中的脏数据及时的写到磁盘上;在安全关闭数据库时,保证所有提交的数据被写到磁盘上。 ckpt进程本身只完成两件工作: 1,执行检查点和更新控制文件和数据文件 2,将脏缓存块写入数据文件的任务交给DBWR进程完成 CKPT发送CHECKPOINT信号的触发条件: 1. log_checkpoint_timeout时间达到 2
tensorflow ckpt文件转caffemodel时遇到的坑
转: http://www.cnblogs.com/unclelin/p/6984436.html <em>tensorflow</em> ckpt文件转caffemodel时遇到的坑在做<em>tensorflow</em><em>模型</em>转caffe<em>模型</em>时,遇到了几个坑。其中之一就是caffe的padding方式和<em>tensorflow</em>的padding方式有很大的区别,导致每一层的输出都无法对齐,让我一度怀疑转换<em>模型</em>的代码是错的。卷积操作输
tensorflow--使用freeze_graph.py将ckpt转为pb文件
这节是关于<em>tensorflow</em>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<em>模型</em>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。 官方解释可参考:https://www.<em>tensorflow</em>.org/extend/tool_developers/#freezing 这里我按我的理解翻译下,不对的地方请指正: 有一点令我们为比较困惑的是,<em>tensorflow</em>在训练
使用Opencv在基于SSD-MobileNet迁移学习中生成pbtxt文件遇到的问题及解决方案
在迁移学习训练后,如果要是用<em>opencv</em>调用<em>pb</em><em>模型</em>,需要的“佐料”是<em>pb</em>txt文件,这个文件必不可少。 我在<em>使用</em><em>opencv</em>4.0.0中的<em>tf_text_graph_ssd.py</em>(文件路径在“D:\<em>opencv</em>\<em>opencv</em>_4.0.0\sources\samples\<em>dnn</em>”)<em>生成</em><em>pb</em>txt文件时,遇到了这样一个问题: Traceback (most recent call last): ...
tensorflow pb ckpt pbtxt
ckpt存储参数值 <em>pb</em>txt存储网络图 <em>pb</em>既存储参数值又存储网络图
TensorFlow极简教程:创建、保存和恢复机器学习模型
TensorFlow:保存/恢复和混合多重<em>模型</em> 如何实际保存和加载 保存(saver)对象 可以<em>使用</em> Saver 对象处理不同会话(session)中任何与文件系统有持续数据传输的交互。构造函数(constructor)允许你控制以下 3 个事物: 目标(target):在分布式架构的情况下用于处理计算。可以指定要计算的 TF 服务器或「目标」。 图(grap
Tensorflow 模型文件格式转换
<em>tensorflow</em><em>模型</em>的graph结构可以保存为.<em>pb</em>文件或者.<em>pb</em>txt文件,或者.meta文件,其中只有.<em>pb</em>txt文件是可读的 网上大牛们训练好的网络,往往会利用我上篇博客讲的方法,将<em>模型</em>保存为一个统一的.<em>pb</em>文件,这个文件中不止保存着<em>模型</em>网络的结构和变量名, 还保存了所有变量的值,如果我们想利用别人训练好的<em>模型</em>对自己的数据进行测试,往往要对这个<em>模型</em>做一些修改,参见我的下一篇博客《Te
【Tensorflow踩过的坑儿】pbpbtxt
 修改tf_text_graph_mask_rcnn.py文件,下载链接 parser.add_argument('--input', default='F:/<em>tensorflow</em>_<em>object</em>_<em>detection</em>/<em>object</em>_<em>detection</em>_12_29/pd_model/mask_rcnn_inception_v2_coco/frozen_inference_graph.<em>pb</em>', he...
PB做的文件转为txt文件存储
PB 11.5做的文件转txt文件存储,在此基础上可以做成文件加密工具。主要代码: for lRow=1 to lLen iData = int( byteDataS) sResult += stri
OpenCV调用TensorFlow预训练模型
OpenCV调用TensorFlow预训练<em>模型</em>   【尊重原创,转载请注明出处】https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/80570120       强大OpenCV从自OpenCV 3.1版以来,<em>dnn</em><em>模块</em>一直是<em>opencv</em>_contrib库的一部分,在3.3版中,它被提到了主仓库中。新版OpenCV <em>dnn</em><em>模块</em>目前支持Caffe、T...
Tensorflow C++ 编译和调用图模型
最近在研究如何打通<em>tensorflow</em>线下python脚本训练建模,线上生产环境用C++代码直接调用预先训练好的<em>模型</em>完成预测的工作,而不需要用自己写的Inference的函数。因为目前<em>tensorflow</em>提供的C++的API比较少,所以参考了几篇已有的日志,踩了不少坑一并记录下来。写了一个简单的ANN<em>模型</em>对Iris数据集分类的Demo。 https://github.com/rockingdingo/<em>tensorflow</em>-tutorial
keras的h5模型保存为tensorflowpb文件,再用opencv打开
这篇就是我当时寥寥草草记的笔记,很着急,所以写的很乱。我当时是想将darknet框架下的yolo<em>模型</em>调用起来。 1 其实可以直接用readNetFromDarknet调用weights文件 2我当时有个<em>pb</em><em>模型</em>,也想用ocv,发现调用是ocv对于一些层不支持,最后放弃了 我用的ocv3.4.1可以用ocv4支持的网络结构更多。ocv还会有内部的计算加速,能跑到更快。 open...
TensorFlow 之 物体检测
谷歌开源的一套智能对象物体检测识别系统,让图像搜索和街景服务更准确。 相关文章: [url=http://rensanning.iteye.com/blog/2381794]TensorFlow 之 入门体验[/url] [url=http://rensanning.iteye.com/blog/2382529]TensorFlow 之 手写数字识别MNIST[/url] [url...
Tensorflow GraphDef pb 文件读和写 (binary format text format, )
 import <em>tensorflow</em> as tf import os.path from <em>tensorflow</em>.python.platform import gfile from google.protobuf import text_format FLAGS = tf.app.flags.FLAGs #Input Graph model file location tf.app
pb->pbtxt
import <em>tensorflow</em> as tf net = tf.GraphDef() net.ParseFromString(open(&quot;/home/mingyang/google_<em>pb</em>/retrained_graph_mb.<em>pb</em> ...: &quot;).read()) open(&quot;/home/mingyang/google_<em>pb</em>/retrained_graph_mb.<em>pb</em>txt&quot;, &quot;w&quot;)....
tensorflow生成pb文件
参考博客:Freeze Tensorflow models and serve on web代码:https://github.com/sankit1/cv-tricks.com/tree/master/Tensorflow-tutorials/freeze_model_and_deploy该博客讲了如何freeze一个训练好了的<em>tensorflow</em><em>模型</em>,并且对任何一个已经训练好的<em>模型</em>都有用。...
tensorflow 生成pb文件(训练结束后用官方提供的脚本手动生成
注意我这个记录是跟着官网的<em>object</em>_<em>detection</em>做目标检测做的,配置文件什么的也是改的现成的,所以转<em>pb</em>文件会相对方便点,如果完全是自己训练<em>模型</em>准备数据,可能不太适合这么做,不过大神的话可以试着改一下export_inference_graph.py这个<em>生成</em><em>pb</em>文件的脚本 网上有很多是在训练<em>模型</em>的时候在构造<em>模型</em>时添加input和output标签,训练完后自动<em>生成</em><em>pb</em>文件,如果是复杂<em>模型</em>
SSD-tensorflow使用文档(二)——从数据处理到iOS移植
ssd-<em>tensorflow</em>:从数据处理到iOS移植
TensorFlow 训练自己的目标检测器
TensorFlow 训练自己的目标检测器 &amp;nbsp;&amp;nbsp;&amp;nbsp;&amp;nbsp;&amp;nbsp;&amp;nbsp;&amp;nbsp;&amp;nbsp;本文主要描述如何<em>使用</em> Google 开源的目标检测 API 来训练目标检测器,内容包括:安装 TensorFlow/Object Detection API 和<em>使用</em> TensorFlow/Object Detection API 训练自己的目标检测器。 ...
tensorflow ssd mobilenet模型训练
2019/1/7 很久没搞<em>tensorflow</em>,看评论有人说没有train.py了,就查了一下 Tensorflow <em>object</em> <em>detection</em> api没有train.py 我也没有验证,能不能用也不知道,这篇文章流程还通不通也不知道,毕竟<em>tensorflow</em>一个版本一个样,就这样吧 正文 经过了65个小时左右的训练,终于训练出android能跑的<em>模型</em>了 首先下载models ...
ckpt转npy、转csv、转pickle详解
因为程序里的参数需要直接加载训练好的权重值,在此基础上再进行训练,所以需要在另一个程序里训练好权重,先将其保存到本地,然后该程序再来加载<em>使用</em>。我们知道,通过以下代码,在训练过程中会得到checkpoint文件,里面会存储着训练中所有训练过的变量的具体数值:saver = tf.train.Saver() checkpoint_name = os.path.join(checkpoint_path...
Tensorflow的ckpt转为npy格式的代码
由于无法把非神经网络分类器在<em>tensorflow</em>框架中搭建,想把神经网络的输出概率用到其他的非神经网络的分类其中,这就需要把神经网络中保存的参数提取出来。由于神经网络是基于图的计算,有自己的保存方式,我们不能随意保存和提取其中的参数。下面是<em>使用</em>一个pywrap_<em>tensorflow</em>的工具去读ckpt文件,将其中保存的信息读取出来,再保存到我们想要的格式。 fro...
pb导出excel2007的方法
各位大神,客户有些机器只安装了excel2003,有办法把数据窗口导成excel2007格式吗?
PB如何实现上传文件和查看文件
<em>pb</em>如何通过将文件上传到服务器指定目录下,然后可以点击查看。类似于oa系统中的附件方式。不要通过将文件保存在数据库表中的方式实现。
csv文件转npy文件
文件类型转换,也可以转excel文件,保存位置可自己设定
有没有大佬来帮小白科普下VGG16模型到底时什么
小白一个 打算学习数据挖掘相关的东西 在图像识别的问题上 遇到了VGG16<em>模型</em> 但是没有找到相关的介绍资料 求个大佬帮小白介绍下VGG16<em>模型</em> 还有个问题就是VGG16和VGG19有什么区别吗 在这里
python如何将图片生成pkl文件?
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tensorflow模型文件转换为npy文件
<em>tensorflow</em>训练的mtcnn的PNet,RNet,ONet的<em>模型</em>文件:*.data-00000-of-00001,*.index 和 *.meta这3个文件转为npy文件
NPY and FFT
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如何将已经定制好的bin文件中恢复到pb的源文件?
有没有办法?
Python程序转成java程序输出结果不对
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npy文件转为pb文件
npy文件转为<em>pb</em>文件 下载后 直接打开代码就可以运行 里面包含要转换的npy文件和已经转换好的<em>pb</em>文件 转换完后测试<em>pb</em>文件正确可用
PB实现将数据保存为CSV格式的文件
如何实现PB中数据窗口数据保存<em>生成</em>CSV文件,保存后能够保留原有的行和列。 现在我转出的是带引号的字段而且还没有分列。 请大虾们指点下该如何实现,或者有什么好的方法。
编了一段利用训练好的bp模型做预测的模型,然后想转成exe单独运行,结果运行老是报错,想请教下
你们好,想请教个问题,万分感谢! 1.我编好了一个程序,利用训练好的bp<em>模型</em>,来实现给输入就能预测得到输出。matlab环境下可以正常运行没有任何<em>错误</em>。但是我想将此程序转成exe文件在windows环
PB 保存字符串成文本文件后,相对路径变了
程序<em>使用</em>图片均用的相对路径 例如:img\界面.jpg 可是做数据导出时,选完保存路径点保存,所有的图片就都不显示了。 我发现做保存文档后,相对路径已经变成该文档的保存位置了。。。汗啊 高人们先指点下
tensorflow的ckpt模型存储为npy
#coding=gbk import numpy as np import <em>tensorflow</em> as tf from <em>tensorflow</em>.python import pywrap_<em>tensorflow</em> checkpoint_path='model.ckpt-5000'#your ckpt path reader=pywrap_<em>tensorflow</em>.NewCheckpointReader(ch
局域网测试局域网测试下载
局域网测试局域网测试局域网测试局域网测试 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/baby0757/2007191?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/baby0757/2007191?utm_source=bbsseo[/url]
计算机组成原理课件(蒋本珊的)下载
这是清华大学出版社的课件,非常好用,蒋本珊的 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/w635530219/2382385?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/w635530219/2382385?utm_source=bbsseo[/url]
动态SQL四种类型的语句格式.doc动态SQL四种类型的语句格式.doc下载
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我们是很有底线的