tensorflow模型预测图片 / 张生荣

Tensorflow模型实现预测或识别单张图片

利用Tensorflow训练好的模型,图片进行预测和识别,并输出相应的标签和预测概率. 如果想要多张图片,可以进行批次加载和预测,这里仅用单张图片进行演示. 模型文件: 预测图片: 这里直接贴代码,都 ...

keras 模块里面为我们提供了一个预训练好的模型,也就是开箱即可使用的图像识别模型趁着国庆假期有时间我们就来看看这个预训练模型如何使用吧可用的模型有哪些? 根据官方文档目前可用的模型大概有如下几 ...

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 ...

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 ...

我就废话不多说了,直接上代码吧! import matplotlib matplotlib.use('Agg') import os from keras.models import load_mod ...

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,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 ...

实验环境:windows 7,anaconda 3(Python 3.5),tensorflow(gpu/cpu) 函数介绍:标准化处理可以使得不同的特征具有相同的尺度(Scale). 这样,在使用梯 ...

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 ...

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 ...

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 ...

从tensorflow 训练后保存的模型中打印训变量:使用tf.train.NewCheckpointReader() import tensorflow as tf reader = tf.trai ...

全部存入一个TFrecords文件,然后读取并显示第一张. 不多写了,直接贴代码. from PIL import Image import numpy as np import matplotlib ...

三维的读取图片(w, h, c): import tensorflow as tf import glob import os def _parse_function(filename): # pri ...

解决tensoflow如何在已训练模型上继续训练fineturn的问题. 训练代码任务描述: x = 3.0, y = 100.0, 运算公式 x×W+b = y,求 W和b的最优解. # -*- ...

话不多说,干就完了. 变量重命名的用处? 简单定义:简单来说就是将模型A中的参数parameter_A赋给模型B中的parameter_B 使用场景:当需要使用已经训练好的模型参数,尤其是使用别人训练 ...

tensorflow在保存权重模型时多使用tf.train.Saver().save 函数进行权重保存,保存的ckpt文件无法直接打开,不利于将模型权重导入到其他框架使用(如Caffe.Keras等) ...