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 ...
基礎LENET 模型 基於MobileNet的改進模型 自動保存准確度大於 . 的模型並轉化成tflite 使用TensorFlowLiteModelMaker訓練模型 該卷積神經網絡基於EfficientNet Lite ,效果比前面兩個好得多 ...
2021-03-09 18:50 0 543 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 ...
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 ...
平時工作就是做深度學習,但是深度學習沒有落地就是比較虛,目前在移動端或嵌入式端應用的比較實際,也了解到目前主要有 caffe2,騰訊ncnn,tensorflow,因為工作用tensorflow比較多,所以也就從tensorflow上下手了。 下面內容主要參考&翻譯 ...
Resource TF Lite 資源 TensorFlow Lite Object Detection on Android and Raspberry Pi Relevant Github: https://github.com/EdjeElectronics ...
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 ...
熱身資源 Resources Ref: object detection模型轉換成TensorFlow Lite,在Android應用, which looks good. Ref: Tensorflow部署到移動端, no SSD. Ref: TensorFlow Mobilenet ...