Weights 第28页

TensorFlow2教程18：使用预训练CNN模型

sevenmodelsaresupportedXceptionVGG16VGG19ResNet50InceptionV3InceptionResNetV2MobileNetMobileNetV2DenseNetnasnetmodel=resnet50.ResNet50(weights

aumii44448·2020-07-11 02:06

Tensorflow实战(四)：网络可视化

VGG19网络百度网盘提取码：nt51原理：首先得到VGG19的网络框架，然后提取网络中的每一层的weights，一层一层的输出特征导入包importscipy.ioimportnumpyasnpimportosimportscipy.mi

翟常贺·2020-07-11 00:24

from sklearn.datasets import make_classification生成随机类别的数据

n_samples=100,n_features=20,n_informative=2,n_redundant=2,n_repeated=0,n_classes=2,n_clusters_per_class=2,weights

VideoRecommendation·2020-07-10 23:13

.* 网络训练（一） compile(optimizer, loss, metrics, loss_weights)

在搭建完网络以后，就需要配置模型训练的函数，比如损失函数、误差方向传播优化算法等。Tensorflow2.*中compile编译函数便集成了此项功能，比如对于一个分类问题，常见的形式如下：model.compile(optimizer='rmsprop',loss='categorical_crossentropy',metrics=['accuracy'])文章目录tf.keras.Model.

老光头_ME2CS·2020-07-10 21:21

tensorflow2.0 Keras VGG16 VGG19 系列代码实现

：博文VGG16迁移模型先看看标准答案importtensorflowastffromtensorflowimportkerasbase_model=keras.applications.VGG16(weights

老光头_ME2CS·2020-07-10 21:21

keras加经典网络的预训练模型（以VGG16为例）

fromkeras.applications.vgg16importVGG16print('StartbuildVGG16-------')#获取vgg16的卷积部分，如果要获取整个vgg16网络需要设置:include_top=Truemodel_vgg16_conv=VGG16(weights

wzw12315·2020-07-10 12:41

猫狗图像分类——使用预训练网络VGG16，利用卷积基提取特征，训练分类器

----------卷积基----------------------------------------------------"""不需要最后的密集连接分类器"""conv_base=VGG16(weights

我是小杨我就这样·2020-07-10 11:13

[2G显卡]使用darknet/YOLO训练自己的数据

本文主要针对用显存较小的电脑上训练自己的YOLO数据，在clone了最新的darknet后结果只能跑得动yolov2，使用的是yolo.cfg与yolo.weights做的初始测试。

黄辣鸡·2020-07-10 09:36

《笨方法学 Python 3》32. for 循环和列表

首先我们看看如何创建列表：hairs=['brown','blond','red']eyes=['brown','blue','green']weights=[1,2,3,4]就是以"["开头，以“]”

waitan2018·2020-07-10 05:49

利用VGG-16做迁移学习

vgg-16的结构单独封装到一个vgg16_structure.py文件里面，以[weights，biases]的结构封装structure={#convolutionlayer1'conv1_1':[

zhupc_·2020-07-10 05:30

[keras] 模型保存、加载、model类方法、打印各层权重

1.模型保存model.save_model()可以保存网络结构权重以及优化器的参数model.save_weights()仅仅保存权重2.模型加载fromkeras.modelsimportload_modelload_model

lgy_keira·2020-07-10 05:58

深度学习笔记-1.使用ANN分类animal实例

animals_net=cv2.ml.ANN_MLP_create()animals_net.setTrainMethod(cv2.ml.ANN_MLP_RPROP|cv2.ml.ANN_MLP_UPDATE_WEIGHTS

业余狙击手19·2020-07-10 03:23

4. Deeper networks

MultiplehiddenlayersMulti-layerneuralnetworksdefpredict_with_network(input_data):#Calculatenode0inthefirsthiddenlayernode_0_0_input=(input_data*weights

qq_28091171·2020-07-09 22:06

手把手教物体检测——SSD（新手必看）

下载权重文件放在weights文件夹下面。下载地址：https://s3.amazonaws.com/amdegroot-models/vgg16_reducedfc.pth修改config.

神码堂·2020-07-09 17:08

tensorflow saver

remembertodefinethesamedtypeandshapewhenrestoreW=tf.Variable([[1,2,3],[3,4,5]],dtype=tf.float32,name='weights

Do_More·2020-07-09 14:37

【总结】keras下，利用VGG16和resnet50预训练模型，完成多类别动物图片分类任务（中）

ResNet50的引入代码实现base_model=ResNet50(weights='imagenet',include_top=False,input_shape=(img_width,img_heigh

ZZU_chenhao·2020-07-09 12:33

Unable to open file请问这种问题我该怎么解决

OSError:Unabletoopenfile(unabletoopenfile:name=‘retrain_weights/vgg19_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5

Undergarden·2020-07-09 12:22

遇到问题EGNet(3)：cpu版本运行gpu版本的pytorch, 报错:AssertionError:torch not compiled with cuda enabled(成功运行)

https://www.cnblogs.com/xiaodai0/p/10413711.html这个博客建议个格式torch.load("0.9472_0048.weights",map_location

显著性检测-Archerzjc，·2020-07-09 06:44

keras or tensorflow code draft

imageclassificationbythepre-trianedResNet50modelimportkerasimportcv2importnumpyasnpdefimg_classification_demo():model=keras.applications.ResNet50(weights

zhouyelihua·2020-07-09 05:03

存储过程循环

CREATEORREPLACEPROCEDUREtest_loopasCURSORemp_curISSELECTname,name1,weights,scoreFROMFACTORwherescoreisnotnullorderbyname

leopold_2017·2020-07-09 02:39

tf.losses模块下的tf.reduction

tf.losses.softmax_cross_entropy(onehot_labels,#注意此处参数名就叫onehot_labelslogits,weights=1.0,label_smoothing

xiaotian127·2020-07-09 01:16

KeyError:"val_acc"报错原因分析

/ckpt/fine_tuning/weights.{epoch:02d}-{val_acc:.2f}.hdf5’,这里的val_acc:参数错误需要更改为新的参数或者去掉‘.

python小将·2020-07-08 23:57

使用yolov3-tiny训练自己的图像数据以及在jetson Nano上的测试

这里写自定义目录标题1.yolov3-tiny简介2安装darknet3.下载预训练模型yolov3-tiny.weights4.简单地测试4.1测试图片4.2测试实时视频5.制作自己的数据集5.1准备数据集

步印·2020-07-08 21:40

二分法

1011.在D天内送达包裹的能力思路：二分法classSolution{public:intshipWithinDays(vector&weights,intD){inthigh=500*50000+1

kukufufu·2020-07-08 19:35

yolov3_tiny.onnx转trt采用tensorrt加速模型推理

既然上一篇博客都把yolov3-tiny.weights转onnx做了，推理也测了。那么呢，就再直接转个trt模型吧。这样感觉博客的内容就更加连贯了吧，实用性貌似会更加强吧。

沙皮狗de忧伤·2020-07-08 18:25

yolov3-tiny原始weights模型转onnx模型并进行推理

这篇博客的主要内容将yolov3-tiny.weights模型转换到.onnx模型；使用onnnxruntime-gpu（加速）模型推理；（不知道这里用加速形容是否合适）照片推理测试；视频文件推理测试；

沙皮狗de忧伤·2020-07-08 18:25

yolov3模型部署实战weights转onnx并推理

实现yolov3/yolov3-tiny模型从.weights模型转换到.onnx模型然后再转换到.trt模型；当然，本文也是本人自己对自己学习的一个记录和

沙皮狗de忧伤·2020-07-08 18:53

tf.contrib.slim.conv2d()参数详解

padding='SAME',data_format=None,rate=1,activation_fn=nn.relu,normalizer_fn=None,normalizer_params=None,weights_initializer

谢邪谐·2020-07-08 12:43

FTRL算法性能优化

mini-batch,得到每个sample的非0特征值的feature-id，排序(ps-lite要求Key必须有序），去重2.以这组feature-id为Key,从Server上Pull，得到对应的weights3

smartcat2010·2020-07-08 06:37

3.1 KNN - 算法概述

根据旁边相邻数据点的标记,进行投票,该数据点位票数最多的标记.超参数距离.可采用不同的距离.对明可夫斯基距离,可以取不同的p距离2.n_neighbors(k)进行投票的数据点,数据点k越小,算法越复杂.3.weights

ruihan_xia·2020-07-08 06:24

取参数

importtensorflowastfimportnumpyasnp#先建立W,b的容器W=tf.Variable(np.arange(6).reshape((2,3)),dtype=tf.float32,name="weights

caoxionggang·2020-07-08 01:21

参数保存

remembertodefinethesamedtypeandshapewhenrestoreW=tf.Variable([[1,2,3],[3,4,5]],dtype=tf.float32,name='weights

caoxionggang·2020-07-08 01:21

Win10+darknet+vs2015 GPU和CPU版本的配置

https://github.com/AlexeyAB/darknet（5）yolov3_weights权重文件，下载好了之后放到X64的文件夹下。

我是马克思小清新·2020-07-07 21:52

在应用minibatch时，具体是怎样用每个输入数据更新权重（weight）的？

1.提出问题已知有一个size为k的minibatch，把它扔进神经网络之后，经过一系列变化，网络中的权重weights就会更新。但是，具体是怎么样更新的呢？2.解答假设有5个权重，然后我们的mini

夜风皓月改·2020-07-07 20:41

利用matplotlib把预测图形画出来

image.pngimporttensorflowastfimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltdefadd_layer(inputs,in_size,out_size,activation_function=None):Weights

Do_More·2020-07-07 18:21

ubuntu 16.04 安装测试keras-yolo3

Python3.5.2pillowmatplotlibopencv_python==3.3.1.11Keras2.1.5tensorflow1.6.03、下载权重文件到根目录wgethttps://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights4

LoveWeeknd·2020-07-07 18:18

tf.contrib.slim.conv2d() 参数列表

padding='SAME',data_format=None,rate=1,activation_fn=nn.relu,normalizer_fn=None,normalizer_params=None,weights_initializer

大西瓜不甜·2020-07-07 17:47

NumPy的统计函数

夏天才爱睡觉·2020-07-07 14:48

用YOLO训练自己的数据集--20170823

github.com/pjreddie/darknetcddarknetmake2.下载权重文件pre-trainedweightwgethttps://pjreddie.com/media/files/yolo.weights3

jocelyn427·2020-07-07 11:01

YOLO v3训练自己的数据（肺结节的二分类）

一、测试原文件将yolov3.weights权重文件放入H:\medical_python\lungcancer\YOLOv3_TensorFlow-master_3\data\darknet_weights

jidushanzhu·2020-07-07 11:26

VSCode编译python时如何设定参数和使用parser解析参数

thenaddtheidentifyfilter"args"tothefile,suchasfollows,ithasthreeparamters:--action"test"--batch_size"1"--weight"pytorchUnet/weights

jiaken2660·2020-07-07 11:17

Imagenet上VGG和ResNet模型参数下载方法与链接

如果ubuntu有科学上网工具的话可以直接用以下代码导入#tensorflow2.0model=keras.applications.VGG19(weights='imagenet',include_top

街灯下的哥斯拉·2020-07-07 02:54

caffe中train.sh参数解析

caffe-yolo/firemodule/squeezenet_v1.0.caffemodel$CAFFE_HOME/build/tools/caffetrain\--solver=$SOLVER\--weights

Kaige_Zhao·2020-07-06 22:54

Python语言学习-----Ubuntu16.04上基于YoloV4 的Keras物体识别

Python语言学习-----Ubuntu16.04上基于YoloV4的Keras物体识别目录一、YoloV4-Keras包的下载1、下载2、yolov4.weights下载3、VOC训练集、测试集下载二

陈一月的编程岁月·2020-07-06 18:46

OPENVINO darknet转openvino （二）

darknet模型转化为openvino的模型，本次教程目标是转化darknet模型（项目需要），openvino模型由两个文件组成：.xml（网络）与.bin(参数)一、准备工作1.下载好yolov3的weights

xuguosheng1992·2020-07-06 09:27

Yolov3 DataLossError (see above for traceback): Unable to open table file .data-00000-of-00001

/yolo_v3/data/darknet_weights/best_model_Epoch_110_step_80474_mAP_0.8524_loss_3.0749_lr_1e-05.data-00000

Renaissance5K·2020-07-06 07:29

keras实现权重以及history的保存和加载

权重及history的保存：model.save_weights('vi_128_lrdefault.hdf5')importpicklewithopen('model_vi_bs_128_lrdefault_hist.pickle

白色小靴·2020-07-06 06:33

yolo 画图 pr cruve

/darknetdetectorvalidcfg/voc-mask.datacfg/yolov4-mask-test.cfgbackup/yolov4-mask_final.weights会在results

去你个锤子·2020-07-06 05:03

opencv调用darknet

本文主要介绍如何通过opencv调用已经训练好的darknet模型进行目标检测1.模型及配置文件下载需要下载以下文件已经训练好的模型权重文件**.weights模型配置文件yolov3.cfg类别标签文件

weixin_42783784·2020-07-06 04:04

1020

includeusingnamespacestd;classyuebin_kinds{public:yuebin_kinds()=default;yuebin_kinds(constdouble&rhp,constdouble&lhp):weights

峡迩·2020-07-06 03:33

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