python tensorflow 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 ...

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 ...

TensorFlow 模型保存/载入我们在上线使用一个算法模型的时候,首先必须将已经训练好的模型保存下来.tensorflow保存模型的方式与sklearn不太一样,sklearn很直接,一个skl ...

近期做了一些反垃圾的工作,除了使用常用的规则匹配过滤等手段,也采用了一些机器学习方法进行分类预测.我们使用TensorFlow进行模型的训练,训练好的模型需要保存,预测阶段我们需要将模型进行加载还原使 ...

当我们使用 tensorflow 训练神经网络的时候,模型持久化对于我们的训练有很重要的作用. 如果我们的神经网络比较复杂,训练数据比较多,那么我们的模型训练就会耗时很长,如果在训练过程中出现某些不可 ...

网上关于tensorflow模型文件ckpt格式转pb文件的帖子很多,本人几乎尝试了所有方法,最后终于成功了,现总结如下.方法无外乎下面两种: 使用tensorflow.python.tools.fr ...

一份基于cnn的手写数字自识别的代码,供大家参考,具体内容如下 # -*- coding: utf-8 -*- import tensorflow as tf from tensorflow.exam ...

一.TensorFlow模型保存和提取方法 1. TensorFlow通过tf.train.Saver类实现神经网络模型的保存和提取.tf.train.Saver对象saver的save方法将Tens ...

终于找到bug原因!记一下:还是不熟悉平台的原因造成的! Q:为什么会出现两个模型对象在同一个文件中一起运行,当直接读取他们分开运行时训练出来的模型会出错,而且总是有一个正确,一个读取错误? 而直接 ...

2017年底,Tensorflow 推出Lite版本,可实现移动端的快速运行,其中,一个很关键的问题,如何把现有分类模型(.pb) 转换为(.lite)模型呢? 其实,步骤如下 1- 进入 Tenso ...

数据准备数据集(JetRail高铁的乘客数量)下载. 假设要解决一个时序问题:根据过往两年的数据(2012 年 8 月至 2014 年 8月),需要用这些数据预测接下来 7 个月的乘客数量. imp ...

一,直接保存pb 1, 首先我们当然可以直接在tensorflow训练中直接保存为pb为格式,保存pb的好处就是使用场景是实现创建模型与使用模型的解耦,使得创建模型与使用模型的解耦,使得前向推导inf ...

创建一个NN import tensorflow as tf import numpy as np #fake data x = np.linspace(-1, 1, 100)[:, np.newax ...

大数据预测是大数据最核心的应用,是它将传统意义的预测拓展到"现测".大数据预测的优势体现在,它把一个非常困难的预测问题,转化为一个相对简单的描述问题,而这是传统小数据集根本无法企及 ...

引言近年来,随着技术的发展,机器学习和深度学习在金融资产量化研究上的应用越来越广泛和深入.目前,大量数据科学家在Kaggle网站上发布了使用机器学习/深度学习模型对股票.期货.比特币等金融资产做预测 ...

pytorch_pretrained_bert将tensorflow模型转化为pytorch模型 BERT仓库里的模型是TensorFlow版本的,需要进行相应的转换才能在pytorch中使用在Go ...

目录读取黄金 ETF 数据定义解释变量定义因变量将数据拆分为训练和测试数据集创建线性回归模型预测黄金ETF价格绘制累积收益预测每日价格读取黄金 ETF 数据本文使用机器学习方法来预 ...

目录 1. 引言 2. 模型结构 3. 计算模型的 FLOPs 3.1. tensorflow 1.12.0 3.2. tensorflow 2.3.1 3.3. pytorch 1.10.1+cu1 ...

本文实例讲述了Python tensorflow实现mnist手写数字识别.分享给大家供大家参考,具体如下: 非卷积实现 import tensorflow as tf from tensorflow ...

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 ...