随笔分类 - TensorFlow
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摘要：先介绍TensorRT、Triton的关系和区别： TensorRT：为inference（推理）为生，是NVIDIA研发的一款针对深度学习模型在GPU上的计算，显著提高GPU上的模型推理性能。即一种专门针对高性能推理的模型框架，也可以解析其他框架的模型如tensorflow、torch。 主要优化
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摘要：门禁系统中的人脸录入和识别通常采用以下几种算法和技术： 1. 人脸检测 (Face Detection) 人脸检测是人脸识别系统的第一步，用于在图像或视频中定位和提取人脸区域。常用的算法包括： Haar Cascades (OpenCV)：经典的基于特征的检测方法。 HOG (Histogram o
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摘要：将YOLOv5与TensorRT结合使用可以显著提高推理速度， 特别是在NVIDIA GPU上。 下面是一个基本的步骤指南， 帮助你了解YOLOv5与TensorRT结合使用的步骤。 人脸检测是一种常见的计算机视觉任务， 下面将详细介绍从模型训练到模型部署的完整流程， 包括使用YOLOv5进行人脸检
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摘要：1. 共同目标 - 深度学习模型部署优化 这三者都是用于优化和部署深度学习模型的工具和框架， 目标是提高模型在服务端的推理性能。 2. 技术侧重点不同 TensorRT侧重于针对Nvidia GPU硬件进行深度学习模型的优化与加速。 OpenVINO则针对Inter CPU和FPGA等硬件进行模拟优
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摘要：“Xavier”初始化方法是一种很有效的神经网络初始化方法，方法来源于2010年的一篇论文《Understanding the difficulty of training deep feedforward neural networks》，可惜直到近两年，这个方法才逐渐得到更多人的应用和认可。 为
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摘要：TensorBoard是TensorFlow下的一个可视化的工具，能够帮助我们在训练大规模神经网络过程中出现的复杂且不好理解的运算。 TensorBoard能展示你训练过程中绘制的图像、网络结构等。 1.构建简单的TensorBoard日志输出 import tensorflow as tf inp
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摘要：模型文件的保存 tensorflow将模型保持到本地会生成4个文件： meta文件：保存了网络的图结构，包含变量、op、集合等信息 ckpt文件： 二进制文件，保存了网络中所有权重、偏置等变量数值，分为两个文件，一个是.data-00000-of-00001 文件，一个是 .index 文件 che
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摘要：TFRecord生成 一、为什么使用TFRecord? 正常情况下我们训练文件夹经常会生成 train, test 或者val文件夹，这些文件夹内部往往会存着成千上万的图片或文本等文件，这些文件被散列存着，这样不仅占用磁盘空间，并且再被一个个读取的时候会非常慢，繁琐。占用大量内存空间（有的大型数据不
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摘要：应用场景 假如我们有一系列诉求是把图片识别成一个特定分类、比如 把图片分类成为猫、狗、狼等 把图片分类成为奔驰、宝马、奥迪 ... 几乎很少有人从头训练网络、复用只有训练的网络参数适应新的数据集、参考transfer-learning In practice, very few people tra
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摘要：LeNet-5、AlexNet、ZFNet、VGGNet、GoogleNet、ResNet，ResNeXt，DenseNet，Shake Shake，SeNet，MobileNet，ShuffleNet，DarkNet LeNet：最早用于数字识别的CNN AlexNet：2012年ILSVRC比赛
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摘要：函数：tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(_sentinel=None,labels=None,logits=None,name=None) #如果遇到这个问题：Rank mismatch: Rank of labels (received
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摘要：一、简介 1) 使用单台机器或者单个GPU/CPU来进行模型训练，训练速度会受资源的影响，因为毕竟单个的设备的计算能力和存储能力具有一定的上限的，针对这个问题，TensorFlow支持分布式模型运算，支持多机器、多GPU、多CPU各种模型的组合运行方案的设计。(默认情况下，TensorFlow程序会
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摘要：TensorFlow是谷歌推出的深度学习平台，目前在各大深度学习平台中使用的最广泛。 一、安装命令 pip3 install -U tensorflow --default-timeout=1800 -i https://mirrors.ustc.edu.cn/pypi/web/simple 上面是
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