转载自：51CTO技术栈原文地址：使用TensorFlow训练图像分类模型的指南众所周知，人类在很小的时候就学会了识别和标记自己所看到的事物。...下面，我将和您共同探讨计算机视觉（Computer Vision）的一种应用——图像分类，并逐步展示如何使用TensorFlow，在小型图像数据集上进行模型的训练。...01 数据集和目标在本示例中，我们将使用MNIST数据集的从0到9的数字图像。其形态如下图所示：我们训练该模型的目的是为了将图像分类到其各自的标签下，即：它们在上图中各自对应的数字处。...同时，我们调用模型对象的评估方法，以获得模型在不可见数据集上的表现分数。最后，您可以使用在模型对象上调用的save方法，保存要在生产环境中部署的模型对象。...07 小结综上所述，我们讨论了为图像分类任务，训练深度神经网络的一些入门级的知识。您可以将其作为熟悉使用神经网络，进行图像分类的一个起点。
构建图像分类器 训练一个卷积神经网络，用fastai库（建在PyTorch上）将图像分类为纸板，玻璃，金属，纸张，塑料或垃圾。使用了由Gary Thung和Mindy Yang手动收集的图像数据集。...验证集训练结果 模型运行了20个时期。这种拟合方法的优点在于学习率随着每个时期而降低，能够越来越接近最佳状态。在8.6％时，验证错误看起来非常好......看看它如何对测试数据执行。...首先可以看看哪些图像分类错误。 可视化大多数不正确的图像 ? 回收装置表现不佳的图像实际上已经降级了。看起来这些照片曝光太多，所以这实际上并不是模型的错！ ? 这种模式经常混淆玻璃塑料和玻璃混淆金属。...检查第一张图像是否真的是玻璃。 ? 接下来将从测试数据集中获取实际标签。 ? 看起来前五个预测相匹配！ 这个模型如何整体表现？可以使用混淆矩阵来找出答案。 测试混淆矩阵 ?...这只是一个快速而肮脏的迷你项目，表明训练图像分类模型的速度非常快，但是使用fastai库创建最先进的模型的速度非常快。 这个项目的Github。
今天要聊得是怎么利用TensorFlow来保存我们的模型文件，以及模型文件的回收（读取）。...刚开始接触TensorFlow的时候，没在意模型文件的使用，只要能顺利跑通代码不出bug就万事大吉，但是随着接触的数据量的增加以及训练时间的增长，万一中间由于各种原因（比如显卡线断了，电源线断了，手残点了...，恩，没错都是我遇到的问题… ./摊手.sh）意外中断，而没有保存模型文件，那一刻想屎的心都有了。 那么问题来了，我们需要重头开始训练模型吗，答案肯定是不用的，当然前提是保存了模型文件。...首先说一下这个模型文件通常是二进制格式保存的，那么里面到底是什么东西呢， 其实就是训练数据的根据网络结构计算得到的参数值。等我们再需要的时候，直接提取出来就好了。...TensorFlow的模型保存主要由Saver类来控制，接下来我会举个栗子，来说明怎么使用Saver类。下面的代码里面我会顺便把一些基础的问题提一下，了解的同学可以直接看最后两幅图。 ? ? ? ?
研究人员已经开始尝试用Facebook的Captum之类的库解决这一问题，该库解释了神经网络是如何使用深度学习框架PyTorch、IBM的AI Explainability 360工具包、Microsoft...这是一种有缺陷的方法，因为即使输入的最小数值，也很容易受到攻击。 ? 相比之下，ACE在提取概念并确定每个概念的重要性之前，会通过经过训练的分类器和一组图像作为输入来识别更高级别的概念。...为了测试ACE的鲁棒性，该团队使用了Google的Inception-V3图像分类器模型，该模型在ImageNet数据集上进行了训练，并从数据集中的1,000个类别中选择了100个类别的子集来应用ACE...研究人员承认，ACE绝不是完美的，它难以有效地提取异常复杂的概念。但是他们相信，它提供的对模型学习关联的见解可能会促进机器学习更安全使用。...当这些有意义的概念作为连贯的示例出现，对于正确预测图像中存在的元素非常重要。”
【阅读原文】 图像分类是一个认为几乎解决了的问题。...下面的技术通常是可以应用到手头上的任何图像分类问题中去。 问题 下面的问题是把给定的图片分类到下面的6个类别中去。 ?...关于数据调查，我发现很多数据包含不少于两种的类别。 方法－1 使用之前训练的模型，我对整个训练数据进行了预测。然后丢弃概率得分超过0.9但是预测错误的图像。下面这些图像，是模型明显错误分类的。...深入观察以后，我发现这些图像是被人工错误分类了。 ? 混淆的图像 有些图像的预测概率在0.5到0.6之间，理论上可能是这个图像表现出不止一个类别，所以模型给他们分配了相同的概率，我也把这些图像剔除了。...反向重复以上操作，得到另外五张图像，一共十张。测试时间增加的方法无论如何比10-crop技巧要快。 集成 机器学习中的集成是一种使用多种学习算法的技术，这种技术可以获得比单一算法更好的预测性能。
本次分享一个简单的使用PyTorch进行图像分类模型搭建的小案例，让大家对PyTorch的流程有一个认知。 1....torch.nn：提供神经网络相关的模块，如层、损失函数等。 torchvision：提供与计算机视觉相关的工具，尤其是常用数据集和预训练模型。 numpy：用于处理数组和进行数值计算。...数据集分为训练集和测试集，分别使用 trainloader 和 testloader 来加载。 显示样例图像： 我们定义了一个 imshow 函数，用于显示图像。...展示图像： imshow 函数会展示一个 batch 的图像，torchvision.utils.make_grid 会将该 batch 中的图像拼接成一张大图进行展示。...使用训练好的模型 net 对图像进行预测，并输出预测的分类标签。 8.
并且本文将会带你快速使用ML.NET训练一个属于自己的图像分类模型，对图像进行分类。...ML.NET框架介绍 ML.NET 允许开发人员在其 .NET 应用程序中轻松构建、训练、部署和使用自定义模型，而无需具备开发机器学习模型的专业知识或使用 Python 或 R 等其他编程语言的经验。...框架源代码 ML.NET官方提供的使用示例 https://github.com/dotnet/machinelearning-samples ML.NET使用环境安装 安装本机.NET环境 首先需要准备好本机的...ML.NET Model Builder 组件介绍：提供易于理解的可视界面，用于在 Visual Studio 内生成、训练和部署自定义机器学习模型。...准备好需要训练的图片 训练图像分类模型 测试训练模型的分析效果 在WinForms中调用图像分类模型 调用完整代码 private void Btn_SelectImage_Click(
因此本文通过将一系列的图像分类模型放在多个平台上测试，希望得出一些重要结果并为 TensorFlow 社区提供可信的参考。不仅如此，同时在本文最后一节中还将给出测试进行的细节和所使用脚本的链接。...图像分类模型的测试结果 InceptionV3、ResNet-50、ResNet-152、VGG16 和 AlexNet 模型都在 ImageNet 数据集中进行测试。...我们从合成数据开始，删除作为变量的磁盘输入／输出并设置基线。接着，真实数据用于核实 TensorFlow 输入通道和底层磁盘输入／输出是否使计算单元饱和。...数据集：ImageNet 每一个模型使用的批量大小和优化器都展示在下表中。...除了表格中所列举的批量大小，InceptionV3 和 ResNet-50 还使用批量大小为 32 进行过测试。这些结论显示在「其他结果」部分。 ? 用于每一个模型的配置 ?
本文是一个通过模拟预测股票，教会大家如何动手操作TensorFlow的教程，结果不具有权威性。因为股票价格的实际预测是一项非常复杂的任务，尤其是像本文这种按分钟的预测。...因此，必须对训练数据进行缩放统计计算，然后必须应用于测试数据。否则，在预测时使用未来的信息，通常偏向于正向预测指标。...TensorFlow简介 TensorFlow是一个深度学习和神经网络中处于领先地位的计算框架。它底层基于C++，通常通过Python进行控制（也有用于R语言的）。...由于神经网络实际上是数据图和数学运算，因此TensorFlow非常适合神经网络和深度学习。看看这个简单的例子： ? 一个非常简单的图表，将两个数字相加。 在上图中，添加两个数字。...此外，这些图像被导出到磁盘，然后组合成训练过程的视频（如下）。该模型快速学习测试数据中的时间序列的形状和位置，并且能够在几个epoch之后产生准确的预测。
论文信息 题目：MambaIR: A Simple Baseline for Image Restoration with State-Space Model MambaIR：基于Mamba模型的图像恢复简单基线..., Tao Dai, Zhihao Ouyang, Xudong Ren, Shu-Tao Xia 源码：https://github.com/csguoh/MambaIR 论文创新点 首次将状态空间模型应用于图像恢复...：作者首次将Mamba这一先进的状态空间模型引入到图像恢复任务中，提出了MambaIR，作为CNN和Transformer方法的简单但有效的替代方案。...此外，在每个组末尾引入额外的卷积层以细化从RSSB提取的特征。最后，作者使用元素级求和来获得高质量重建阶段的输入，用于重建高质量（HQ）输出图像。...此外，作者还使用可学习比例因子来控制跳跃连接的信息： 此外，由于SSM处理展平特征图作为1D token序列，序列中邻近像素的数量受到展平策略的极大影响。
本文将解释什么是数据增强，谷歌AutoAugment如何搜索最佳增强策略，以及如何将这些策略应用到您自己的图像分类问题。...如何训练AutoAugment ? AutoAugment像NASNet一样训练——一个源自Google的用于搜索最优图像分类模型结构的增强学习方法。...子模型(child model) 我们如何告诉控制器哪些策略选择得好，哪些没有真正提高性能(例如将亮度设为零)?为此，我们使用当前增强策略在子神经网络上进行泛化实验。...源自：https://arxiv.org/abs/1805.09501v1 两个迁移学习 如果我们想要解决图像分类问题，通常使用来自ImageNet预训练的权重初始化模型，然后对这些权重进行微调。...如果我们同时使用这两种方法：在使用ImageNet AutoAugment 策略时微调ImageNet的权重?这些优化的效果会叠加起来，为我们解决新的图像分类问题提供新的最佳方法吗?
那么使用 TF 2.0 写模型到底是一种什么样的体验？在这篇文章中，我们将介绍如何用 TF 2.0 打造一个简单的图像分类模型，虽然任务很简单，但它们展示了 TensorFlow 将来的新特性。...接下来我们要用 TensorFLow 2.0 研究如何在经典的图像分类中应用其高级 API。...迁移学习可以使用现有的预训练图像分类模型来加快训练速度，它只需要重新训练最后一个分类层，并借此确定图像所属类别即可。...迁移学习图解 现在我们能用 TensorFlow 2.0 的高级 Keras API 快速构建图像分类模型。因为用了迁移学习，我们可以用预训练的 MobileNetV2 模型作为特征检测器。...抽象化了 TensorFlow 一直以来的复杂性，这些变化使快速实现和运行典型的图像分类实验变得简单。
给定一个有部份缺失图像(只有0的图像阵列的一部分)，我们的模型将预测原始图像是完整的。 因此，我们的模型将利用它在训练中学习到的上下文重建图像中缺失的部分。 ? 数据 我们将为任务选择一个域。...在这里，我们选择属于某个特定域的图像。如果我们选择的数据集中有更广泛图像，我们的模型将不能很好地执行。因此，我们将其限制在一个域内。 使用wget下载我在GitHub上托管的数据 !...使用np.asarray()将这个图像对象转换为一个NumPy数组。 确定窗口大小。这是正方形的边长这是从原始图像中得到的。...结论 以上结果是在少数测试图像上得到的。我们观察到模型几乎已经学会了如何填充黑盒!但我们仍然可以分辨出盒子在原始图像中的位置。这样，我们就可以建立一个模型来预测图像缺失的部分。...这里我们只是用了一个简单的模型来作为样例，如果我们要推广到现实生活中，就需要使用更大的数据集和更深的网络，例如可以使用现有的sota模型，加上imagenet的图片进行训练。
3 如何检查TensorFlow graph 以获得TensorRT兼容性 4.将TensorFlow图像分类模型转换为TensorRT的工作流程 5....如何在Jetson TX2上执行TensorRT图像分类模型 由于这是一个大约1个小时的视频，篇幅有限，所以我们将利用三天的时间重现整个笔记内容。 今天是第二部分 還有最後一部分，大家堅持住 ? ?...在上一张幻灯片中，我们在github项目中提供了一个脚本，它包含了导出tensorflow模型，构建和构建tensorRT引擎，以及序列化和保存引擎到硬盘的步骤。...这个脚本可能不适用于所有张量流模型，但适用于那些记录的 在github项目中的模型。接下来，我们将讨论如何在jetson上使用tensorRT优化和执行tensorflow模型。...在这些情况下，你需要手工自己定义需要被优化的神经网络部分。有时候确定这些信息信息很简单，因为TensorFlow允许你显式地在创建网络图的时候定义操作层的名字。
主要步骤是： 训练模型保存磁盘上的检查点 加载保存的模型并测试它是否正常工作 导出模型为Protobuf格式（详情如下） 创建客户端发出请求（下一部分的细节） 对于正在使用TensorFlow创建Deep...它是一个软件的开源软件，已经开发出来了…，对，谷歌:-) 将模型导出为Protobuf TensorFlow服务提供SavedModelBuild类，将模型保存为Protobuf。这里描述很好。...然后我可以使用该图像张量作为我的GAN模型的输入，创建会话对象并加载保存的检查点。 .........接下来的挑战是，如何使用提供的SavedModelBuilder将还原的模型转换为Protobuf。...在教程 TensorFlow团队中创建两个签名 – 一个用于分类，一个用于预测。我不想要任何分类结果，所以预测签名对我来说足够了。 最后一步 – 保存模型。
SavedModel是TensorFlow模型的一种通用序列化格式。如果你熟悉TF，你会使用 TensorFlow Saver to persist保存模型变量。...TensorFlow Saver提供模型checkpoint磁盘文件的保存/恢复。事实上SavedModel封装了TensorFlow Saver，对于模型服务是一种标准的导出方法。...例如模型训练完成后，大多数情况下使用推理模式时，计算图中不需要一些用于训练的特殊操作，包括优化器、学习率调度变量、额外的预处理操作等等。 另外，有时候可能需要将计算图简化作移动端部署。...SignatureDefs定义了一组TensorFlow支持的计算签名，便于在计算图中找到适合的输入输出张量。简单的说，使用这些计算签名，可以准确指定特定的输入输出节点。...分类SignatureDef用于分类RPC API，预测SignatureDef用于RPC API等等。
文章节选自《面向机器智能的TensorFlow实践》第7章。 本文将创建一个简单的Web App，使用户能够上传一幅图像，并对其运行Inception模型，实现图像的自动分类。...这可通过一个SessionBundle对象来实现，该对象是从导出的模型创建的，它包含了一个带有完全加载的数据流图的TF会话对象，以及带有定义在导出工具上的分类签名的元数据。...为了将图像发送到推断服务器进行分类，服务器将以一个简单的表单对GET请求做出响应。...请上传一幅图像并查看推断结果如何。 产品准备 在结束本文内容之前，我们还将学习如何将分类服务器应用于产品中。...本文小结 在本文中，我们学习了如何将训练好的模型用于服务、如何将它们导出，以及如何构建可运行这些模型的快速、轻量级服务器；还学习了当给定了从其他App使用TensorFlow模型的完整工具集后，如何创建使用这些模型的简单
://panjinquan.blog.csdn.net/article/details/81560537，本博客就是此博客的框架基础上，完成对MobileNet的图像分类模型的训练，其相关项目的代码也会统一更新到一个...Github中，强烈建议先看这篇博客《使用自己的数据集训练GoogLenet InceptionNet V1 V2 V3模型（TensorFlow）》后，再来看这篇博客。...目录 使用自己的数据集训练MobileNet图像识别（TensorFlow） 1、项目文件结构说明 2、MobileNet的网络： 3、图片数据集 4、制作tfrecords数据格式 5、MobileNet...（2）如何将数据保存为多个record文件呢？...5、MobileNet模型 官网TensorFlow已经提供了使用TF-slim实现的MobileNet模型。
Facebook 早两个月前开源了 ONNXIFI，其为 ONNX 提供了用于框架集成的接口，即一组用于加载和执行 ONNX 计算图的跨平台 API。...该开源项目给出了图像分类的交互式演示，且在 Chrome 浏览器和 CPU 下比 TensorFlow.JS 快了近 8 倍，后文将详细介绍这一开源库。...下图展示了各框架对 ONNX 格式的支持情况： ? 怎样使用 ONNX 对于内建了 ONNX 的框架而言，使用非常简单，只需要调用 API 导出或导入已训练模型就可以了。...目前该 Model Zoo 主要从图像分类、检测与分割、图像超分辨、机器翻译和语音识别等 14 个方向包含 19 种模型，还有更多的模型还在开发中。...如下展示了图像分类中已经完成的模型，它们都是通用的 ONNX 格式。 ?
本文试图给出一个简单而全面的动手概述，说明如何利用TensorFlow Serving为计算机视觉提供深度学习模型。本文将涉及很多内容，还将包含许多动手代码，可以根据自己的实践采用这些代码。...TensorFlow服务概述 TensorFlow服务架构 模型服务方法 主要目标-建立服装分类器 训练简单的CNN模型 微调预训练的ResNet-50 CNN模型 TensorFlow服务的保存模型...导出模型：在这里，需要将训练有素的模型导出为TF Serving可以使用的特定格式。TensorFlow将SavedModel格式提供为导出模型的通用格式。...上面的输出显示了与第二种模型有关的详细信息，包括输入和输出规范。 通过CPU推论服务模型 在本部分中，将展示如何利用TensorFlow服务来利用CPU服务已保存的模型。...使用GPU推论服务模型 在本部分中，将展示如何利用TensorFlow服务来利用GPU服务已保存的模型。这个想法是，如果有GPU，请使用它！
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