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获取TensorRT引擎文件(.engine)版本号的几种方法

深度学习图像预处理可视化：拆解Compose操作的全过程

在数据集框架中，每一个数据集代表一个数据来源：数据可能来自一个张量，一个TFRecord文件，一个文本文件，或者经过sharding的一系列文件等。由于训练数据通常无法全部写入内存中，从数据集中读取数据时需要使用一个迭代器（iterator）按顺序进行读取数据集是计算图上的一个节点import tensorflow as tf# 从数组创建数据集input_data = [1,2,3,4,5]dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(input_

使用torchvision中的模型进行预测

python logging包的用法

在Python中，`hasattr`函数用于检查一个对象是否具有指定名称的属性或方法。这个函数的用法非常简单，它接收两个参数：对象和属性名（以字符串形式传递），并返回一个布尔值，表示对象是否具有该属性或方法。

Python中异常的用法

Python定义函数时可以为参数指定名称、类型提示和默认值

Python中使用一个和两个星号*/**作为函数参数的用法

argparse用法示例

将ONNX模型中的类别信息导出到txt

形象化展示numpy.stack

如果不创建图则tensorflow会自动维护一个默认的计算图，通过tf.get_default_graph函数可以获取当前默认 计算图。a = tf.constant(1,dtype=tf.float32,name='a')print(a.graph is tf.get_default_graph()) # 输出： True使用tf.Graph()方法可以创建新的计算图，各计算图直接相互独立。当使用新建的计算图时为保持清爽，应当使用明确的作用域去定义变量。import tensorflow as

import tensorflow as tfimport matplotlib as milmil.use("nbagg")from matplotlib import pyplotfig = pyplot.gcf()fig.set_size_inches(4, 4)image_filename = "n02085936_804.jpg"filename_queue = tf.t...

#!/usr/bin/env python# coding: utf-8# In[1]:import tensorflow as tf# In[2]:# graph = tf.get_default_graph() # default graphgraph = tf.Graph() # self define graph# In[3]:...