运用训练好的模型预测 / 张生荣

python神经网络tensorflow利用训练好的模型进行预测

目录学习前言载入模型思路实现代码学习前言在神经网络学习中slim常用函数与如何训练.保存模型文章里已经讲述了如何使用slim训练出来一个模型,这篇文章将会讲述如何预测. 载入模型思路载入模 ...

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使用Keras训练好的模型用来直接进行预测,这个时候我们该怎么做呢?[我这里使用的就是一个图片分类网络] 现在让我来说说怎么样使用已经训练好的模型来进行预测判定把首先,我们已经又有了model模型, ...

前言最近开始学习深度学习相关的内容,各种书籍.教程下来到目前也有了一些基本的理解.参考Keras的官方文档自己做一个使用application的小例子,能够对图片进行识别,并给出可能性最大的分类. ...

训练完目标检测模型之后,需要评价其性能,在不同的阈值下的准确度是多少,有没有漏检,在这里基于IoU(Intersection over Union)来计算. 希望能提供一些思路,如果觉得有用欢迎赞我表 ...

介绍本博文中的代码,实现的是加载训练好的模型model_halcon_resenet.h5,并把该模型的参数赋值给两个不同的新的model. 函数式模型官网上给出的调用一个训练好模型,并输出任意层 ...

本文主要介绍通过预训练的ImageNet模型实现图像分类,主要使用到的网络结构有:VGG16.InceptionV3.ResNet50.MobileNet. 代码: import keras impo ...

此程序为先调用opencv自带的人脸检测模型,检测到人脸后,再调用我自己训练好的模型去识别人脸,使用时更改模型地址即可 #!usr/bin/env python import cv2 font=cv2 ...

这是一个非常愚蠢的错误 debug的时候要好好看error信息提醒自己切记好好对待error!切记!切记! -----------------------分割线---------------- py ...

预测结果转为numpy: logits=model(feature) #如果模型是跑在GPU上 result=logits.data.cpu().numpy() / logits.cpu().nump ...

Tensorflow可以使用训练好的模型对新的数据进行测试,有两种方法:第一种方法是调用模型和训练在同一个py文件中,中情况比较简单:第二种是训练过程和调用模型过程分别在两个py文件中.本文将讲解第二 ...

前提: 模型参数和结构是分别保存的 1. 构建模型(# load model graph) model = MODEL() 2.加载模型参数(# load model state_dict) mode ...

背景在公司用多卡训练模型,得到权值文件后保存,然后回到实验室,没有多卡的环境,用单卡训练,加载模型时出错,因为单卡机器上,没有使用DataParallel来加载模型,所以会出现加载错误. 原因 Da ...

目录正文随机找一张图片读取图片进行分类识别最后输出正文谷歌在大型图像数据库ImageNet上训练好了一个Inception-v3模型,这个模型我们可以直接用来进来图像分类. 下载链接: h ...

这几天开始学tensorflow,先来做一下学习记录一.神经网络解决问题步骤: 1.提取问题中实体的特征向量作为神经网络的输入.也就是说要对数据集进行特征工程,然后知道每个样本的特征维度,以此来定义 ...

目录 1. 写在前面 2. 整体流程梳理 3. 数据预处理 3.1 背景过滤 3.2 Canny边缘检测 3.3 停车场区域提取 3.4 霍夫变换检测直线 3.5 以列为单位,划分停车位 3.6 锁定 ...

目录 1.数据采集和标记 2.特征选择 3.数据清洗 4.模型选择 5.模型训练 6.模型测试 7.模型保存与加载 8.实例数据采集和标记特征选择模型训练模型测试模型保存与加载 1.数据采集 ...

本文实例为大家分享了Pytorch实现逻辑回归分类的具体代码,供大家参考,具体内容如下 1.代码实现步骤: 1.获得数据2.建立逻辑回归模型3.定义损失函数4.计算损失函数5.求解梯度6.梯度更新7 ...

目录前言一.准备数据集二.KNN训练三.模型预测及结果显示四.源码总结前言本案例通过使用machine learning机器学习模块进行手写数字识别.源码注释也写得比较清楚啦,大家请看 ...