其他参考资料 问题：AttributeError: module ‘tensorflow’ has no attribute ‘gfile’ import tensorflow 报错 as tf ImportError...: DLL load failed TensorFlow报错：AttributeError: module ‘tensorflow_core.
我们有时用Keras快速构建模型原型，这里只要少许改几个地方就能将Keras与Tensorflow hub提供的模型整合!...data["sentence"] = [] data["sentiment"] = [] for file_path in os.listdir(directory): with tf.gfile.GFile.../google/elmo/2', trainable=self.trainable, name="{}_module".format(self.name)) self.trainable_weights...+= K.tf.trainable_variables(scope="^{}_module/.*".format(self.name)) super(ElmoEmbeddingLayer...Tensorflow hub上有很多模型，可以多拿这些模型来试试!
pip命令，默认是没有安装的，所以我们需要安装pip命令： sudo apt-get install python3-pip python3-dev 这里笔者要说一下，默认的镜像源太慢了，笔者修改成阿里镜像源了...原生pip安装TensorFlow 在Windows上默认是没有安装Python的，所以要先安装Python，这里笔者安装Python 3.6.5，首先到Python官网上下载对应的版本，必须是64位的...\python\pywrap_tensorflow.py", line 58, in module> from tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal...tf.Graph() with detection_graph.as_default(): od_graph_def = tf.GraphDef() with tf.gfile.GFile...tf.Graph() with detection_graph.as_default(): od_graph_def = tf.GraphDef() with tf.gfile.GFile
TensorFlow object detection API应用–配置 主要参考 ： https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research...我一开始在 /home/zhangjun/ 目录下建立了一个文件夹 Tensorflow ,放在这个文件夹下面了 Tensorflow Object Detection API 以来以下库文件 Tensorflow...pwd`/slim 5） python object_detection/builders/model_builder_test.py 报错 ubuntu16.04 ‘No module named...没有问题了 Ran 7 tests in 0.024s OK 6）接下来，跑一个demo，你可以在这个路径下运行jupyter notebook 报错： jupyter: command not...detection_graph = tf.Graph() with detection_graph.as_default(): od_graph_def = tf.GraphDef() with tf.gfile.GFile
如果你是 Tensorflow 的初学者，那么你或多或少在网络上别人的博客上见到过 TFRecord 的影子，但很多作者都没有很仔细地对它进行说明，这也许会让你感受到了苦恼。...在这里我相信大家都对 protocolbuf 比较了解，如果不了解也没有关系，它本质上和 xml 及 json 没有多大的区别。 网上有很多 example 的简单说明。...一个 Example 消息体包含了一系列的 feature 属性。 每一个 feature 是一个 map，也就是 key-value 的键值对。 key 取值是 String 类型。...plt.show() #将数据重新编码成 jpg 图片并保存 img = tf.image.encode_jpeg(image_data) tf.gfile.GFile...用 tf.gfile.GFile 对象可以将图片数据保存到本地。 因为将图片 shape 写进了 example 中，解析的时候必须制定维度，在这里是 [3] ,不然程序报错。
No module named 'tensorflow.python' 错误： from tensorflow.python.platform import gfile ImportError...: No module named 'tensorflow.python' 原因：想要更改tensorflow代码，python3环境改成了python2 解决方法： 改成python3，然后卸载使用...： pip3 install --upgrade tensorflow 重新安装tensorflow 8.python中的lamda表达式简介： 如： print(lambda x: x*x) 就相当于...： def square(x): return x*x print（square(x)） 在tensorflow中的Seq2Seq的tutorial中， model_with_buckets(
Returns: dict from integer node ID to human-readable string. """ if not tf.gfile.Exists...label_lookup_path) # Loads mapping from string UID to human-readable string proto_as_ascii_lines = tf.gfile.GFile...node_id_to_uid = {} proto_as_ascii = tf.gfile.GFile(label_lookup_path).readlines() for line in...with tf.gfile.FastGFile(os.path.join( FLAGS.model_dir, 'classify_image_graph_def.pb'), 'rb') as...希望此代码可帮助小伙伴们将 TensorFlow 集成到自己的应用中，因此将逐步介绍主要函数： 命令行标记可控制文件加载路径以及输入图像的属性。
flower_photos.tgz' | sha1sum -c 如果你没有看到flower_photos.tgz：OK的消息，那么你就没有得到正确的文件。...= 'output_graph.pb' labels_path = 'output_labels.txt' # Read in the image_data image_data = tf.gfile.FastGFile...Loads label file, strips off carriage return label_lines = [line.rstrip() for line in tf.gfile.GFile...(labels_path)] # Unpersists graph from file with tf.gfile.FastGFile(graph_path, 'rb') as f: graph_def...如果你想尝试TensorBoard，那就需要确保docker运行没有停止。
如果我们没有源码呢？ Tensorflow提供了一个工具，如果你下载了Tensorflow的源码，可以找到这样一个文件，....办法也不是没有，我们可以写一段代码，加载这个模型，然后输出summary info，代码如下： import tensorflow as tf import sys from tensorflow.python.platform...import gfile from tensorflow.core.protobuf import saved_model_pb2 from tensorflow.python.util import.../model/saved_model.pb' with gfile.FastGFile(model_filename, 'rb') as f: data = compat.as_bytes...小结 按照前面两种方法，我们可以对Tensorflow SavedModel格式的模型有比较全面的了解，即使模型训练者并没有给出文档。有了这些模型信息，相信你写出使用模型进行推断更加容易。
flower_photos.tgz' | sha1sum -c 如果你没有看到消息flower_photos.tgz: OK，则表示没有正确的文件。...= 'output_graph.pb' labels_path = 'output_labels.txt' # Read in the image_data image_data = tf.gfile.FastGFile...() # Loads label file, strips off carriage return label_lines = [line.rstrip() for line in tf.gfile.GFile...(labels_path)] # Unpersists graph from file with tf.gfile.FastGFile(graph_path, 'rb') as f: graph_def...如果你想试试TensorBoard，请保持容器的运行，并确保docker运行没有被终止。
在代码上非常简，使用文件系统路径代替tfhub.dev URL引用模块即可： m = hub.Module("/tmp/text-embedding") embeddings = m(sentences...我们只需要寥寥几行代码就可以加载模型，实现对象检测： with tf.Graph().as_default(): detector = hub.Module("https://tfhub.dev/google...decoded_image_float = tf.image.convert_image_dtype( image=decoded_image, dtype=tf.float32) module_input...= tf.expand_dims(decoded_image_float, 0) result = detector(module_input, as_dict=True) init_ops...with tf.gfile.Open(downloaded_image_path, "rb") as binfile: image_string = binfile.read() result_out
flower_photos.tgz' sha1sum -c 如果你没有看到flower_photos.tgz：OK的消息，那么你就没有得到正确的文件。...graph_path ='output_graph.pb' labels_path ='output_labels.txt' # Read in the image_data image_data = tf.gfile.FastGFile...rb').read() # Loads label file, strips off carriage return label_lines = [line.rstrip()forline intf.gfile.GFile...(labels_path)] # Unpersists graph from file withtf.gfile.FastGFile(graph_path,'rb')asf: graph_def = tf.GraphDef...如果你想尝试TensorBoard，那就需要确保docker运行没有停止。
TensorFlow Authors....from tensorflow.python.platform import gfile from tensorflow.python.util import compat FLAGS = None...(FLAGS.summaries_dir): tf.gfile.DeleteRecursively(FLAGS.summaries_dir) tf.gfile.MakeDirs(FLAGS.summaries_dir...how_many_training_steps 也就是训练步数 由于本文是测试教程因此每个种类只用了20张图片 500次已经足够多了 如果你的训练集非常大可以自己调整 其他的都不用修改 如果你的路径都没有问题...os import numpy as np import re #from PIL import Imageimport matplotlib.pyplot as plt lines = tf.gfile.GFile
If your tasks are not supported, please first use TensorFlow to retrain a TensorFlow model with transfer...解读: 如果你要训练的模型不符合上述的任务类型，那么可以先训练 Tensorflow Model 然后再转换成 TFLite 想用使用 Tensorflow Lite Model Maker 我们需要先安装...the input units to drop, used in dropout layer. .do_fine_tuning: If true, the Hub module...train_whole_model: If true, the Hub module is trained together with the classification layer...converter.target_spec.supported_ops = supported_ops tflite_model = converter.convert() with tf.io.gfile.GFile
Tensorflow读取数据的机制大致可以分为三种： 直接从硬盘上读取文件数[如下图，来自慕课学习] 上述方式：tensorflow进行模型训练的时候，可以直接从硬盘上去读取数据，并将读出的数据喂给网络...tensorflow.python.platform import gfile # 定义函数转化变量类型 def _int64_feature(value): return tf.train.Feature...for file_name in file_list: i += 1 //读取图像，不过得到的结果是最原始的图像，是没有经过解码的图像...另外补存图像解码代码实现，如下代码段 #-*-coding:utf-8-*- import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf #tf.gfile.FastGFile...读出文件数据为序列化数据 image_raw_data_jpg = tf.gfile.FastGFile('1.jpg', 'r').read() image_raw_data_png = tf.gfile.FastGFile
tensorflow提供了jpeg和png格式图像的编码/解码的函数。以下代码示范了如何使用tensorflow中对jpeg格式图像进行编码/解码。...import matplotlib.pyplot as pltimport tensorflow as tf # 读取图像的原始数据image_raw_data = tf.gfile.FastGFile...encoded_image = tf.image.encode_jpeg(img_data) with tf.gfile.GFile("/path/to/output", "wb") as f: ...所以在训练神经网络模型时，可以随机调整训练图像的这些属性，从而使得到的模型尽可能小地受到无关因素的影响。tensorflow提供了调整这些色彩相关属性的API。以下代码显示了如何修改图像的亮度。...def preprocess_for_train(image, height, width, bbox): # 如果没有提供标注框，则认为整个图像就是需要关注的部分。
tensorflow提供了jpeg和png格式图像的编码/解码的函数。以下代码示范了如何使用tensorflow中对jpeg格式图像进行编码/解码。...import matplotlib.pyplot as pltimport tensorflow as tf# 读取图像的原始数据image_raw_data = tf.gfile.FastGFile(...encode_image = tf.image.encode_jpeg(img_data) with tf.gfile.GFile("/path/to/output", "wb") as f: f.write...所以在训练神经网络模型时，可以随机调整训练图像的这些属性，从而使得到的模型尽可能小地受到无关因素的影响。tensorflow提供了调整这些色彩相关属性的API。以下代码显示了如何修改图像的亮度。...def preprocess_for_train(images, height, width, bbox): # 如果没有提供标注框，则认为整个图像就是需要关注的部分。
也可以通过右击我的电脑–>属性–>高级系统设置–>环境变量–>新建系统变量的方式进行设置，这样就可以避免重复执行上述指令。...filename, x in zip(gb.groups.keys(), gb.groups)] def create_tf_example(group, path): with tf.gfile.GFile...但是，为了使得上述编译过程可以顺利进行，电脑上面必须要有Visual C++ 14.0，没有的话建议大家下载visual c++ 2015 build tools进行安装。...utils import visualization_utils as vis_util # Name of the directory containing the object detection module...detection_graph = tf.Graph() with detection_graph.as_default(): od_graph_def = tf.GraphDef() with tf.gfile.GFile
tf.Graph().as_default() 表示将这个类实例，也就是新生成的图作为整个 tensorflow 运行环境的默认图，如果只有一个主线程不写也没有关系，tensorflow 里面已经存好了一张默认图...看看主程序中新建的一个变量是不是在默认图里 g=tf.Graph() with g.as_default(): c=tf.constant(30.0) assert c.graph is g ''' 最终结果是没有报错...实现池化操作 【Tensorflow】tf.nn.relu函数 【Tensorflow】tf.reshape 函数 【Tensorflow】tf.nn.dropout函数 【Tensorflow...】tf.argmax函数 【Tensorflow】tf.cast 类型转换 函数 【Tensorflow】tf.train.AdamOptimizer函数 【Tensorflow】tf.Graph...as tf from tensorflow.python.platform import gfile #load graph with gfile.FastGFile(".
，具体的细节没有了解过。...因为对TensorFlow稍微熟悉些，因此就决定用TensorFlow来做。...（如果你已经训练好了模型，并且没有给参数名字，且你不想再训练模型了，那么你可以尝试下面的方法去找到你需要使用的变量的默认名字，见下面的代码）： #输出保存的模型中参数名字及对应的值with tf.gfile.GFile...其实没必须这样做，TensorFlow Lite官方的例子中已经给我们展示了，我们其实只需要两个文件： libandroid_tensorflow_inference_java.jar 和 libtensorflow_inference.so...在dependencies中添加libandroid_tensorflow_inference_java.jar，即： implementation files('libs/libandroid_tensorflow_inference_java.jar
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