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移动端目标识别(1)——使用TensorFlow Lite将tensorflow模型部署到移动端(ssd)之TensorFlow Lite简介
摘要:平时工作就是做深度学习,但是深度学习没有落地就是比较虚,目前在移动端或嵌入式端应用的比较实际,也了解到目前主要有 caffe2,腾讯ncnn,tensorflow,因为工作用tensorflow比较多,所以也就从tensorflow上下手了。 下面内容主要参考&翻译: https://www.ten
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模型压缩,模型减枝,tf.nn.zero_fraction,统计0的比例,等。
摘要:我们刚接到一个项目时,一开始并不是如何设计模型,而是去先跑一个现有的模型,看在项目需求在现有模型下面效果怎么样。当现有模型效果不错需要深入挖掘时,仅仅时跑现有模型是不够的,比如,如果你要在嵌入式里面去实现,目前大多数模型大小和计算量都不满足,这就产生了模型压缩和剪枝。 模型压缩常做的是将模型从flo
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tensorflow 升级到1.9-rc0,tensorboard 报错:TypeError: GetNext() takes exactly 1 argument (2 given)
摘要:Exception in thread Reloader:Traceback (most recent call last): File "/usr/lib/python2.7/threading.py", line 801, in __bootstrap_inner self.run() File
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crontab,定时任务执行找不到库or shell可执行,crontab 定时任务下就不能执行,tensorflow,ImportError: libcuda.so.1: cannot open shared object file: No such file or directory
摘要:在线上启动一个定时任务,但是起来查看,发现任务执行找不到库,报cuda错误: ImportError: libcuda.so.1: cannot open shared object file: No such file or directory 后面在/usr/local/nvidia/lib64
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tensorflow,model,object_detection,训练loss先下降后递增,到几百万,解决tensorflow,model,object,detection,loss,incease
摘要:现象:训练loss一开始下降一部分,跌代到若干次(具体多少和你的learning rate大小有关,大就迭代小就发生,小就需要多几次迭代)日志如下(下面的日志来源于网络,我自己的日志已经clear掉了,不过不影响): INFO:tensorflow:global step 272: loss = 0
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关于吴恩达机器学习支持向量机的问题,讲到对偶前有一个最小化f(w)使用拉格朗日求解时转化成一个最大的相等式的理解和一些困惑
摘要:(纯属个人理解) 参考: https://www.zhihu.com/question/267482928 https://www.cnblogs.com/90zeng/p/Lagrange_duality.html 下面图片来源:https://www.zhihu.com/question/267
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python,opencv,imread,imwrite,存储,读取图像像素不一致,这种情况是label使用jpg格式
摘要:最近在做图像分割,需要使用一些分割图片的label,但是发现存储的分割label感觉被平滑过了,即使使用 也没有作用,后面发现分割的label格式存储为png格式就可以了,猜测(没有深纠哈)是jpg压缩什么的导致的。
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TypeError: Fetch argument None has invalid type <type 'NoneType'>
摘要:(fetch, type(fetch)))TypeError: Fetch argument None has invalid type <type 'NoneType'> 我的解决方案是:检查tensorflow 函数,某一个tensorflow函数没有返回值
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tensorflow报错error,tf.concat Expected int32, got list containing Tensors of type '_Message' instead
摘要:参考:https://stackoverflow.com/questions/41813665/tensorflow-slim-typeerror-expected-int32-got-list-containing-tensors-of-type 我的代码是:
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faster-RCNN框架之rpn 较小目标检测,如果只使用rpn,并减少多个候选框
摘要:通常faster-rcnn目标检测有两个步骤,一个是侯选框生成,一个是侯选框微调+目标区分,但是对于单目标识别, 我经常喜欢只使用rpn网络,效果还不错,不过仅仅的rpn使用参考的参数通常会造成一个目标很多个候选框,这时候 降低第一步骤的iou值就可以啦 first_stage_nms_iou_th
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mobilenet之Depthwise +Pointwise
摘要:我们知道,mobilenet是适用于移动端的深度学习网络,主要优点是参数少、模型小、准确率相比一些传统卷积损失少等特点。 mobileNet之所以这么ok,是因为引入了Depthwise +Pointwise 的结构; 简而言之, Depthwise :就是在depth上面做文章,就是常说的chan
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TensorFlow Android Camera Demo 使用android studio编译安装和解决Execution failed for task ':buildNativeBazel'报错
摘要:可以参考官网:https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/examples/android#android-studio 官网讲的很简单: Android Studio may be used to build th
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tensorflow 升级后报错:ImportError: libcudnn.so.6: cannot open shared object file: No such file or directory
摘要:我的tensorflow之前的版本是1.2的所以支持cudnn5,但是tensorflow1.3及以上就是支持cudnn6。 查看: /usr/local/cuda/lib64$ ls libcudnn*libcudnn.so libcudnn.so.5 libcudnn.so.5.1.5 libc
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Generative Adversarial Networks,gan论文的畅想
摘要:前天看完Generative Adversarial Networks的论文,不知道有什么用处,总想着机器生成的数据会有机器的局限性,所以百度看了一些别人 的看法和观点,可能我是机器学习小白吧,看完之后感触还挺多的,我们可以gan: 1、生成一个图片、诗词,比如中国山水画。假设给一个命题‘思乡’,让
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Ubuntu中清理Network下Connect to Server的入口
摘要:转自:http://blog.csdn.net/maxilbert/article/details/51126467 connect to server入口列表文件以xml格式存放在 ~/.config/nautilus/servers 中 用gedit或vi打开~/.config/nautilus
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tensorflow 之tensorboard 对比不同超参数训练结果
摘要:我们通常使用tensorboard 统计我们的accurate ,loss等,并绘制曲线,通常是使用一次训练中的, 但是,机器学习中通常要对比不同的 ‘超参数’给模型训练和预测能力的不同这时候如何整合多个训练模型的训练 等情况呢? 其实我们可以讲不同训练结果放在一个大文件夹中,比如训练不同learn
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