三川小哥 狂想曲

文章目录1. import header2. make a class to define the model structure:3. make a class to control the trainning process:4. finally build an entry and save the modelReference the whole code:1. import headerimport tensorflow as tffrom tensorflow import kerasi

Mobilenet V1~3发展脉络目录文章目录MobileNet 三个阶段的发展脉络阶段1：深度可分离卷积1. 遇到问题2. 解决方案3. 合理性分析：阶段2：反转残差和线性瓶颈模块 （inverted residual with linear bottleneck）1. 遇到问题2 解决方案：3 翻转残差结构4 激活函数阶段3：MobileNetV31. V3 在结构上的调整2. Squeeze Excitation结构挤出（Squeeze）：激励（Excitation）：缩放（scale）SE模块

文章目录硬件准备安装1 安装python3.5+tensorflow安装miniconda更换conda源安装python3.5虚拟环境2 编译caffe准备修改编译选项编译运行3 配置snpe的环境运行1. 导出cld模型2 基准测试参考硬件准备笔记本电脑： 安装ubuntu16.04手机：搭载高通骁龙处理器usb线安装1 安装python3.5+tensorflow安装miniconda先下载 ubuntu64位 https://repo.anaconda.com/miniconda

统计TF lite模型在移动平台的每个算子用时文章目录统计TF lite模型在移动平台的每个算子用时0 前言用这个工具来干什么呢？1. 在主机上测试编译运行,2 在android上运行3 可用的参数必须参数：可选参数：4 代理模式的参数GPU delegate provider常规选项Android optionsNNAPI delegateHexagon delegateExternal delegate provider我的个人用例0 前言用这个工具来干什么呢？如果你想测试你的模型在具体的移动平

keras Hdf5格式转TF Lite转换代码# tensorflow==1.14import osimport tensorflow as tffrom tensorflow.python.saved_model.builder_impl import SavedModelBuilderfrom tensorflow.python.saved_model.signature_constants import DEFAULT_SERVING_SIGNATURE_DEF_KEYfrom te

Android JNI开发中常用库汇总此hub是我在开发android jni 过程中编译或者收集到的一些常用库，android 应用环境比较固定，所以一次编译好，大家就都可以用。（持续更新~ ~）使用过程遇到问题，欢迎讨论。所有文件在Github下载文章目录Android JNI开发中常用库汇总1 OpenCV动态库2. tensorflow-lite动态库3. caffe动态库3.5 caffe的aar库4. pytorch动态库5. boost静态库6. 未完待续 。。。1 OpenCV动态

文章目录0 试玩一下andorid demo caffe_android.aar库1 添加本地AAR2 Java代码示例（1） 申请权限（2）设置运行主函数（3）异步运行的监听器类(3) 启动神经网络识别任务caffe的android库编译比较费麻烦，网上的教程也不好继承。思来想去，觉得封装成java的aar库或者jar库，直接导入到项目中，岂不利索0 试玩一下andorid demo caffe_android.aar库如果你想直接运行下效果，我在github上有一个android demogit

文章目录1. 输入图片数据（1）导入依赖（2）读取一个TensorImage（3）把输入图片转换成模型要求的格式和大小（4）把TensorImage转换成 ByteBuffer输入给 tensorflow lite解释器Tensorflow lite不具备模型的训练功能，只能运行训练好的模型，所以他的核心就是一个模型的解释器（Interpreter）。要用神经网络模型识别检测一个东西，需要四个要素：需要一个神经网络模型（怎么导出tensorflow lite格式的模型？）需要把这个神经网络模型运行

艾克上课打瞌睡，突然感觉脑袋上被砸了一下，然后听见一声咆哮：“艾克！！！还没睡够？！这道题怎么做？答不上来就站出去。”黑板上写着：一个苹果换3个梨，2个苹果换6个梨，3个苹果换9个梨，请问4个苹果换几个梨？艾克睡意昏沉，根本反应不上来，对了，不是有老顽童爷爷的知识芯片吗？他只好拜托老顽童，老顽童一看，这还不简单？答案几乎脱口而出。但一想，刚刚看了BP神经网络的论文，都说它是万能的，看能不能解决这个嘞。老顽童想，简单点吧，只用一个神经元，一个输入一个输出。1. 初始化苹果是x，梨是y，我假设他们