08 2021 档案
摘要：一、tf.Graph 一个程序中可定义多个图，只有一个默认图。在每个图中绘制tf数据与操作，最后使用sess会话执行，图与sess是多对多的关系。 一般情况下tf不需要指定设备，tf自动检测 优先'gpu:0' 然后'cpu:0'，默认'gpu:1'不参与运算 cpu不区分设备号。 ①图的定义 tf
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摘要：一、tf.nn.库 1、常用函数 ①tf.nn.relu() # 大于0的数保持不变，小于0的数置为0.eg：tf.nn.relu(np.array([[-40,0.4],[0.5,50]])) ②tf.nn.bias_add(x,y) # 向量y与矩阵x的每一行相加 eg： ③tf.nn.conv
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摘要：一、tensorflow常用方法 ①tf函数 tf.clip_by_value(x, min, max) # 把tensor变量x中大于min的置为min，把x中小于max的元素值置为max。 tf.cast(x, tf.float32) # 用于改变张量的数据类型 tf.convert_to_te
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摘要：一、tensorflow基本使用 1、tf基本用法 import tensorflow as tf ①创建变量 tf.constant(val, dtype=None,shape=None,name='Const', verify_shape=False) tf.fill(dims, value,
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摘要：项目地址 https://github.com/chunjiangwong/TensorFlow-Tutorials-Chinese 一、Inception网络 08_Transfer_Learning_CN 1、加载Inception模型，从‘中间层’softmax:0中取出数据。示例： impo
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摘要：项目地址 https://github.com/chunjiangwong/TensorFlow-Tutorials-Chinese 一、原始卷积02_Convolutional_Neural_Network_CN 1、数据参数 import tensorflow.compat.v1 as tf t
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摘要：一、docker介绍 https://www.cnblogs.com/lart/p/13427331.html https://www.cnblogs.com/zhuyunbk/p/11661033.html 1、容器与镜像 容器是一个正在运行的进程，与主机 与其他容器保持隔离，每个容器都有自己的私
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摘要：参考 https://www.cnblogs.com/zyly/p/8880894.html 运行环境：tf1 代码： # -*- coding: utf-8 -*- import tensorflow as tf import numpy as np import os import matplo
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摘要：别看了，这玩意没有开源search code部分(没有架构搜索 只是个普通网络) , mobiledets原始论文，代码下载，训练模型下载：在object_detection\g3doc\tf1_detection_zoo.md找到ssd_mobiledet_cpu_coco。 在这个md文件中还能
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摘要：window10 tf2 感想：在一番实验后，我不太愿意再按照这个.ipynb一步步运行了：因为这个文件没有放在research目录下，当执行from object_detection时就错了； 而且里面用到的模型路径也有点儿问题。我在models-master\research目录下输命令行做的！
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