校园视频AI分析识别算法训练过程中TensorFlow主要特性有：使用灵活：TensorFlow是一个灵活的神经网络学习平台，采用图计算模型，支持High-Level的API，支持Python、C++、...接下来描述校园视频AI分析识别算法训练过程具体实际操作过程中的一些技术细节注意的地方：第一步创建一个session对象.如果无任何创建参数,会话构造器将启动默认图.sess = tf....)使用tf.merge_all_summaries将节点的信息汇总合并,它会依据特点步骤将所有数据生成一个序列化的 Summary protobuf对象将汇总的protobuf对象传递给tf.train.Summarywriter.SummaryWriter...的构造函数中包含参数logdir.所有的事件都会写到它所指的目录下.可选参数 GraphDef 。...python tensorflow/tensorboard/tensorboard.py --logdir=path/to/log-directory这里的参数 logdir 指向 SummaryWriter
(弃用)二、tf.lite.OpHint类它允许您使用一组TensorFlow操作并注释构造，以便toco知道如何将其转换为tflite。这在张量流图中嵌入了一个伪函数。...返回值：一个张量表示被包裹的参数。...十、tf.lite.TocoConverter使用TOCO将TensorFlow模型转换为output_format。这个类已经被弃用。请使用lite。TFLiteConverter代替。...，这个函数用于将TensorFlow GraphDef转换为TFLite。...可以通过提供传递给build_toco_convert_protos的参数来定制转换(有关详细信息，请参阅文档)。此函数已被弃用。请使用lite。TFLiteConverter代替。
· 支持更多平台、更多语言；通过交换格式的标准化以及API的协调，来提升组件之间的兼容性和对等性。· 移除已弃用的API，并减少重复，也是减少用户的困惑。往下，看看详情。...想当年，向1.0过渡的时候，类似的工具也帮了大忙。并非所有改变，都能自动完成。比如，新版本将会弃用一些API，而其中有些API并没有直接对等的替换。...但在那之后，团队还是会给最后一版1.x，提供一年的安全补丁。磁盘兼容性SavedModel和GraphDef，都不会发生什么重大的变化。...tf.contrib被砍了contrib模块的成长，超出了TensorFlow团队 (在一个repo里) 能维护的范围。Wicke说，更大的项目，分开维护可能会更好。...不过，团队依然会在2.0里孵化一些小型的扩展。所以，2.0的一个重大的变化，就是tf.contrib被完全弃用了。
如果看到一个独立的 用于表示模型(model)的Tensorflow文件，那么它很可能是 由protobuf code 保存的序列化的GraphDef对象。...下面将介绍 NodeDef的成员和其所代表的含义。 name 每个节点(Node) 应该有一个唯一的标识符，图中的其它节点不能使用该标识符(这个标识符就是name属性对应的值)。...加载GraphDef，将所有的变量从最近的 检查点文件中取出，然后将GraphDef中的Variable op 替换成 Const op, 这些Const op中保存着 检查点中保存的变量的值。...然后，它去掉GraphDef中与 前向过程无关的节点，然后将处理后的GraphDef保存到输出文件中。 部署的时候，用这个玩意感觉爽的很。...存储它们的常用方法就是，用freeze_graph脚本处理GraphDef，将Variable op 换成 Const op，使用Const op将这些权重作为Tensor存储起来。
为了反映这些快速变化，团队已经开始研究TensorFlow的下一个主要版本。TensorFlow 2.0将是一个重要的里程碑，重点是其易用性。...通过交换格式的标准化和API的一致性，支持更多平台和语言，并改善这些组件之间的兼容性和奇偶性。 删除已弃用的API并减少重复数量，这些会给用户造成混淆。...例如，将弃用API，其中一些API没有直接的等价物。...磁盘兼容性 我们不打算对SavedModels或存储的GraphDef进行重大更改（计划在2.0中包含所有当前内核）。...对于每个contrib模块，团队将 将项目集成到TensorFlow中 将其移至单独的存储库 完全删除它 这意味着将弃用所有tf.contrib，今天起将停止添加新的tf.contrib项目。
相关文章： 图解TensorFlow架构与设计 TensorFlow架构与设计：图模块 TensorFlow架构与设计：会话生命周期 TensorFlow的系统结构以C API为界，将整个系统分为「...最终，Master将图进行分裂，通过RegisterGraph接口，将GraphDef的子图片段注册到Worker上。...因此，GraphDef是描述计算图的知识模型，整个TensorFlow的计算过程都是围绕GraphDef所展开的。 ? 领域模型 TensorFlow计算的单位是OP，它表示了某种抽象计算。...其中，计算图构造时，属性值(AttrValue)被确定(由NodeDef携带，通过GraphDef传递给后端执行系统)。 也就是说，OP的「属性定义」与「属性值设置」是两个分离的过程。...在计算图执行启动时，通过调用Session.run，将整个GraphDef传递给后端，并启动计算图的执行。
通过交换格式的标准化和 API 的一致性，支持更多平台和语言，并改善这些组件之间的兼容性和奇偶性。 删除已弃用的 API 并减少重复数量，这些会给用户造成混淆。...兼容性和连续性 TensorFlow 2.0 是提供一个纠正错误并进行改进的机会，另外这些改进在语义版本下是禁止的。...为了简化过渡，我们将创建一个转换工具，用于更新 Python 代码以使用 TensorFlow 2.0 兼容 API，或者在无法自动进行此类转换的情况下发出警告。...例如，将弃用 API，其中一些 API 没有直接的等价物。...对于每个 contrib 模块，团队将： 将项目集成到 TensorFlow 中 将其移至单独的存储库 完全删除它 这意味着以后将弃用所有 tf.contrib，今天起将停止添加新的 tf.contrib
运行 log.py，打印 print 内容的同时，也将内容写入了 log.txt 文件中。...使用这个代码，就可以在打印 Loss 的同时，将结果保存到指定的 txt 中，比如保存上篇文章训练 UNet 的 Loss。...默认的日志级别设置为 WARNING，也就是说如果不指定日志级别，只会显示大于等于 WARNING 级别的日志。...早些时候，很多人更喜欢用 Tensorflow 的原因之一，就是 Tensorflow 框架有个一个很好的可视化工具 Tensorboard。...，创建一个 SummaryWriter 对象即可，以上展示了三种初始化 SummaryWriter 的方法： 提供一个路径，将使用该路径来保存日志 无参数，默认将使用 runs/日期_用户名 路径来保存日志
通过交换格式的标准化和API的一致性，支持更多平台和语言，并改善这些组件之间的兼容性和奇偶性。 将删除已弃用的API并减少重复数量，否则会给用户造成混淆。...为了简化过度（transition），将创建一个转换工具，该工具更新Python代码以使用与TensorFlow 2.0兼容的API，或者在无法自动进行转换的情况下会发出警告。...开发团队将弃用一些没有direct equivalent的API。...磁盘（On-disk）兼容性 开发团队将不打算对SavedModels或存储的GraphDef进行重大更改（即，预计在2.0中包含所有当前版本的内核）。...对于每个contrib模块： 将项目集成到TensorFlow中； 将其移至单独的存储库； 或者将其完全删除； 这意味着将弃用所有tf.contrib，并且开发团队于今日将停止添加新的tf.contrib
graph_def_versions 此图的GraphDef版本信息。 有关每个版本含义的详细信息，请参见GraphDef。 返回: VersionDef。 种子 此图的图级随机种子。...警告:一些参数被弃用:(compute_shapes)。它们将在未来的版本中被删除。更新说明:始终计算形状;不要使用compute_shapes，因为它没有效果。这是一个用于创建操作的底层接口。...描述操作将具有的op_type的OpDef原型。 compute_shapes:(可选)。弃用。没有效果(总是计算形状)。 compute_device:(可选)。...name参数的解释如下: 字符串(不以'/'结尾)将创建一个新的name作用域，其中name被附加到上下文中创建的所有操作的前缀。...如果mark_as_used被设置为True(这是缺省值)，那么将创建一个新的惟一名称并将其标记为use。如果将其设置为False，则返回唯一的名称，而实际上没有将其标记为used。
（编者注：“Eager Execution”是一个命令式、由运行定义的接口，一旦从 Python 被调用可立即执行操作，这使得 TensorFlow 的入门变得更简单，也使得研发工作变得更直观。）...此外，TensorFlow 团队表示，未来所有的 tf.contrib 都会被弃用，对于每个 contrib 模块，要么 a）将项目集成到 TensorFlow 中；b）将其移至单独的存储库；c）完全将其移除...例如，我们将弃用某些 API，其中一些 API 没有直接对等的替换物。...磁盘兼容性 我们不打算对 SavedModels 或存储的 GraphDef 进行重大更改（即，我们计划在 2.0 版本中包含所有当前内核）。...这意味着所有的 tf.contrib 都会被弃用，我们将从今天将开始停止添加新的 tf.contrib 项目。
/java API 的重要更改 --TensorFlow/models 被移到了一个单独的GitHub repository....--tf.mul、tf.sub 和tf.neg 被弃用，现在使用的是tf.multiply、tf.subtract 和tf.negative....--从Python API 弃用_ref dtypes. 漏洞修复和其它更改 --新指令： parallel_stack....--添加sparse_column_with_vocabulary_file，其能指定一个将字符串特征转换为ID 的特征列（feature column），其中的映射是通过一个词汇表文件定义的....--添加index_to_string_table，其返回一个将索引映射到字符串的查找表. --添加string_to_index_table，其返回一个将字符串匹配到索引的查找表.
您将学习如何使用Python或C ++ 将图像分类为1000个类。我们还将讨论如何从此模型中提取更高级别的功能，这些功能可能被重用于其他视觉任务。 我们很高兴看到社区将如何处理这种模式。...我们创建的第一个节点只是一个Constop，它包含我们要加载的图像的文件名的张量。那就是作为第一个输入ReadFile。您可能会注意到我们b.opts()作为最后一个参数传递给所有op创建函数。...tensorflow::GraphDef graph; TF_RETURN_IF_ERROR(b.ToGraphDef(&graph)); 最后，我们有一个存储在b变量中的模型定义，我们将其转换成具有该...而不是使用a GraphDefBuilder来生成一个GraphDef对象，我们加载一个直接包含的protobuf文件GraphDef。...Session对象，GraphDef并将其传递给调用者，以便以后可以运行它。
由于版本更新关系，从原来的tensorflow低版本到升级到tensorflow1.0以上时，发现有很多API函数变化是很正常的事情，大多碰到的如： 如其中tf.nn.rnn_cell命名空间中的很多函数都发生了命名空间的变化...API 的重要更改 TensorFlow/models 被移到了一个单独的 GitHub repository....tf.mul、tf.sub 和 tf.neg 被弃用，现在使用的是 tf.multiply、tf.subtract 和 tf.negative....tf.pack 和 tf.unpack 被启用，现在使用的是 tf.stack 和 tf.unstack....从 Python API 弃用 _ref dtypes .
你也许注意到了我们把 b.opts() 作为最后一个参数传给所有的op 创建函数。这个参数确保了节点被添加到GraphDefBuilder定义的模型下。...给节点赋名字并不是严格要求的，因为即使我们不做，节点也会自动被分配一个名字，但这会让debug变得容易些。...tensorflow::GraphDef graph; TF_RETURN_IF_ERROR(b.ToGraphDef(&graph)); 最终，变量b包含了模型定义的信息，我们用ToGraphDef...这是用C++动态创建小型 TensorFlow 图的简单例子，但是对于预训练的Inception模型，我们则需要从文件中加载大得多的定义内容。查看 LoadGraph() 函数我们是如何实现的。...不同于用 GraphDefBuilder 来生产一个 GraphDef 对象，我们直接加载包含 GraphDef 的protobuf文件。
) is deprecated and will be removed in a future version.这个警告信息表明 read_data_sets 函数已经弃用，并且在将来的 TensorFlow...然后对数据进行预处理，将像素值缩放到 0 到 1 之间。接着，我们构建了一个简单的神经网络模型，使用两个全连接层和激活函数进行分类。编译模型后，我们使用训练集进行训练，并在测试集上评估模型的性能。...同时，也能避免出现 "WARNING:tensorflow:From" 的警告信息。read_data_sets 函数是 TensorFlow 中的一个函数，用于读取和加载数据集。...one_hot：可选参数，一个布尔值，用于指定是否将标签转换为 one-hot 向量（默认为 False）。...2.0 后已经被弃用，推荐使用新的 tensorflow.keras.datasets 模块中的函数来加载数据集。
： tf-nightly-2.0-preview tf-nightly-gpu-2.0-preview 也可以通过将 —config = v2 传递给 bazel命令 (运行configure之后) 从源构建...从现在到TensorFlow 2.0预览版发布之前，团队将积极维护一个讨论组，以此来解决出现的任何问题、评论、建议或问题。...通过交换格式的标准化和API的一致性，支持更多平台和语言，并改善这些组件之间的兼容性和奇偶性。 将删除已弃用的API并减少重复数量，否则会给用户造成混淆。 TF开发团队计划举行一系列公共设计评审。...为了简化过度（transition），将创建一个转换工具，该工具更新Python代码以使用与TensorFlow 2.0兼容的API，或者在无法自动进行转换的情况下会发出警告。...开发团队将弃用一些没有direct equivalent的API。
用 XLA走向移动端 也许 TensorFlow 1.0中新增的一个最大功能不是语言支持功能或新的算法，而是用于TensorFlow计算中的线性代数的实验编译器——加速线性代数（XLA）。.../tree/master/tensorflow/tools/compatibility TensorFlow / models已经被移动到一个单独的github库。...[tf.pack] 和 [tf.unpack] 弃用，改为 [tf.stack] 和 [tf.unstack]。...Python API 中的 _ref dtypes 已经弃用。...添加了index_to_string_table，返回一个将索引映射到字符串的查找表。 添加string_to_index_table，返回一个将字符串与索引匹配的查找表。
此外，pywrap_tensorflow.py模块首次被加载时，自动地加载_pywrap_tensorflow.so的动态链接库。...从而实现了pywrap_tensorflow.py到pywrap_tensorflow.cpp的函数调用关系。 在pywrap_tensorflow.cpp的实现中，静态注册了一个函数符号表。...C API：桥梁 c_api.h是TensorFlow的后端执行系统面向前端开放的公共API接口之一，自此将进入TensorFlow后端系统的浩瀚天空。...Session多态创建 创建/扩展图 随后，Python前端将调用Session.run接口，将构造好的计算图，以GraphDef的形式发送给C++后端。...随后，后端将启动计算图执行的准备工作。 ? 创建/扩展图 迭代运行 接着，Python前端Session.run实现将Feed, Fetch列表准备好，传递给后端系统。
尽管Java 是我使用过的向后兼容程度最高的语言和环境之一，但始终存在功能弃用甚至删除的可能性。Java 21 将弃用两个功能，这就是我们今天要讨论的内容。 1为什么要弃用功能？...弃用代码或功能意味着不鼓励使用它，并且可能在未来的版本中不再存在。为什么不鼓励它可能有很多原因。 弃用的最常见原因是： 它已被更好的替代方案所取代。 存在设计缺陷，甚至使用起来可能存在危险。...弃用 Windows 32 位 x86 端口 JEP449旨在弃用 Windows 的 32 位 x86 支持，最终目标是在将来完全删除它。 这种弃用及其未来删除背后的原因主要是技术性的。...--enable-deprecated-ports=yes to suppress this error. configure exiting with result code 1 由于该功能只是被弃用...因此，如果您仍然需要支持遗留系统并知道您在做什么以及后果是什么，您仍然可以使用它。
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