这篇教程我们来实现Kaiming He大神提出的ResNet网络，并在CIFAR-10数据及上进行测试，我的测试结果完全复现了论文中的精度。本文中的参数设置、数据增强等内容均遵循原文。网络搭建ResNet原文：Deep Residual Learning for Image Recognition这篇文章中提出了像下面这样的经典残差结构。后续Kaiming He又对这一结构进一步研究改进（Iden...
我们来搭建一个早期的经典网络VGG16，数据集采用稍复杂的Cifar-10。该数据集Tensorflow同样提供了官方的加载方式(train_images, train_labels, test_images, test_labels) = load_CIFAR('/home/user/Documents/dataset/Cifar-10') train_labels = t...
Tensorflow 2.0用keras搭建一个简单的卷积神经网络，数据集也采用最简单的手写字符MNIST。首先，MNIST数据集tensorflow自身提供了加载函数(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()第一次运行时会自动下载到本地，如网络情况不好...
模型可以在训练期间和训练完成后进行保存。这意味着模型可以从任意中断中恢复，并避免耗费比较长的时间在训练上。保存也意味着您可以共享您的模型，而其他人可以通过您的模型来重新创建工作。在发布研究模型和技术时，大多数机器学习从业者分享：用于创建模型的代码模型训练的权重 (weight) 和参数 (parameters) 。共享数据有助于其他人了解模型的工作原理，并使用新数据自行尝试。注意：小心不受信任的代...
下载并安装 TensorFlow 2.0 软件包，将 Tensorflow 导入您的程序：from __future__ import absolute_import, division, print_function, unicode_literalsimport tensorflow as tffrom tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten...
下载并安装 TensorFlow 2.0 框架包。将 TensorFlow 载入你的程序：from __future__ import absolute_import, division, print_function, unicode_literals# 安装 TensorFlowimport tensorflow as tf载入并准备好MNIST 数据集。将样本从整数转换为浮点数：mnist ...
TFRecord 是什么？ TFRecord 是谷歌推荐的一种二进制文件格式，理论上它可以保存任何格式的信息。 Tensorflow 提供了丰富的 API 可以帮助我们轻松读写 TFRecord 文件。 TFRecord 的核心内容在于内部有一系列的 Example ，Example 是 protocolbuf 协议下的消息体。 在这里我相信大家都对 protocolbuf 比较了解，如果不了解...
checkpoints模型与SavedModel模型SavedModel格式优点是SaveModel与语言无关，如使用python语言训练模型，在Java中加载模型。checkpoints模型格式只是在跨语言时比较麻烦。如果使用Tensorflow Serving server来部署模型，必须选择SavedModel格式。SavedModel包含啥？一个比较完整的SavedModel模型包含以下内...
git地址：github.com/chenlinzhon…本文主要介绍了系统涉及的人脸检测与识别的详细方法，该系统基于python2.7.10/opencv2/tensorflow1.7.0环境，实现了从摄像头读取视频，检测人脸，识别人脸的功能由于模型文件过大，git无法上传，整个项目放在百度云盘，地址:pan.baidu.com/s/1TaalpwQw…人脸识别是计算机视觉研究领域的一个热点。目...
本文由 「AI前线」原创（ID：ai-front），原文链接：TF和PyTorch都不够好！甲骨文开源GraphPipeAI 前线导读：机器学习虽然在过去几年取得了重大进展，也出现了很多相关的框架，但因为缺乏事实上的标准，在重用和整合机器学习模型时通常涉及大量的定制化工作，而且在性能方面也存在不足。甲骨文开源的 GraphPipe 旨在解决这些问题，让机器学习变得更加简单，使企业更容易从任何框架部...
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