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 存在: tpu tf.distribute.cluster resolver.TPUClusterResolver 如果先前設置好了 環境變量,不需要再給參數 tpu的返回值為 , 則檢測到了 tf.config.experimental connect to cluster tpu tf.tpu.experimental.initialize tpu system tpu strat ...
2020-02-29 13:26 0 1918 推薦指數:
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 ...
訓練自己的目標檢測模型之前,建議先了解一下目標檢測模型的原理(見文章:大話目標檢測經典模型RCNN、F ...
深度學習的訓練過程常常非常耗時,一個模型訓練幾個小時是家常便飯,訓練幾天也是常有的事情,有時候甚至要訓練幾十天。 訓練過程的耗時主要來自於兩個部分,一部分來自數據准備,另一部分來自參數迭代。 當數據准備過程還是模型訓練時間的主要瓶頸時,我們可以使用更多進程來准備數據。 當參數迭代過程成為訓練 ...
如果想嘗試使用Google Colab上的TPU來訓練模型,也是非常方便,僅需添加6行代碼。 在Colab筆記本中:修改->筆記本設置->硬件加速器 中選擇 TPU 注:以下代碼只能在Colab 上才能正確執行。 可通過以下colab鏈接測試效果《tf_TPU》: https ...
如果使用多GPU訓練模型,推薦使用內置fit方法,較為方便,僅需添加2行代碼。 在Colab筆記本中:修改->筆記本設置->硬件加速器 中選擇 GPU 注:以下代碼只能在Colab 上才能正確執行。 可通過以下colab鏈接測試效果《tf_多GPU》: https ...
基礎LENET5模型 基於MobileNet的改進模型(自動保存准確度大於0.8的模型並轉化成tflite) 使用TensorFlow Lite Model Maker訓練模型 該卷積神經網絡基於EfficientNet-Lite0 ...
://www.tensorflow.org 1.一般的模型構造、訓練、測試流程 # 模型構造 ...
1.一般的模型構造、訓練、測試流程 2.自定義損失和指標 自定義指標只需繼承Metric類, 並重寫一下函數 _init_(self),初始化。 update_state(self,y_true,y_pred,sample_weight = None),它使用目標y_true ...