確認顯卡驅動正確安裝: CUDA版本和Tensorflow版本有對應關系,TF2.0可以使用CUDA 10.1,安裝TF2.0版本,查看conda 源中的TF : 一定要安裝 gpu的build,指定build安裝方法: 執行命令: 然后來執行python代碼測試TF是否 ...
訓練自己的數據集 以bottle為例 : 准備數據 下載官方預訓練模型:https: github.com tensorflow models blob master research object detection g doc detection model zoo.md以ssd mobilenet v coco為例,將壓縮包內model.ckpt 的三個文件復制到bottle內 准備jpg ...
2018-01-15 10:30 0 5144 推薦指數:
確認顯卡驅動正確安裝: CUDA版本和Tensorflow版本有對應關系,TF2.0可以使用CUDA 10.1,安裝TF2.0版本,查看conda 源中的TF : 一定要安裝 gpu的build,指定build安裝方法: 執行命令: 然后來執行python代碼測試TF是否 ...
本文已在公眾號機器視覺與算法建模發布,轉載請聯系我。 使用TensorFlow的基本流程 本篇文章將介紹使用tensorflow的訓練模型的基本流程,包括制作讀取TFRecord,訓練和保存模型,讀取模型。 准備 語言:Python3 庫:tensorflow、cv2 ...
首先檢測TPU存在: tpu = tf.distribute.cluster_resolver.TPUClusterResolver() #如果先前設置好了TPU_NAME環境變量,不需要再 ...
關於多gpu訓練,tf並沒有給太多的學習資料,比較官方的只有:tensorflow-models/tutorials/image/cifar10/cifar10_multi_gpu_train.py 但代碼比較簡單,只是針對cifar做了數據並行的多gpu訓練,利用到的layer ...
數據集 DNN 依賴於大量的數據。可以收集或生成數據,也可以使用可用的標准數據集。TensorFlow 支持三種主要的讀取數據的方法,可以在不同的數據集中使用;本教程中用來訓練建立模型的一些數據集介紹如下: MNIST:這是最大的手寫數字(0~9)數據庫。它由 60000 個示例的訓練集 ...
本節包含: 用純文本文件准備訓練數據 加載文件中的訓練數據 一、用純文本文件准備訓練數據 1.數據的數字化 比如,“是” —— “1”,“否” —— “0” “優”,“中”,“差” —— 1 2 3 或者 3 2 1 2.訓練數據的格式 在文本文件中,一般每行 ...
很多正在入門或剛入門TensorFlow機器學習的同學希望能夠通過自己指定圖片源對模型進行訓練,然后識別和分類自己指定的圖片。但是,在TensorFlow官方入門教程中,並無明確給出如何把自定義數據輸入訓練模型的方法。現在,我們就參考官方入門課程《Deep MNIST for Experts》一節 ...
tensorflow中使用mnist數據集訓練全連接神經網絡 ——學習曹健老師“人工智能實踐:tensorflow筆記”的學習筆記, 感謝曹老師 前期准備:mnist數據集下載,並存入data目錄: 文件列表:四個文件,分別為訓練和測試集數據 Four files ...