sinat_16823063的博客

为了在mac上跑一次YOLO，从git上clone下了YOLO的项目，按照上面的说明对某张图片做物体识别，然而在运行是报错，提示import cv2错误，所以就开启了在mac上安装opencv2的折腾模式。这个过程中，看了很多的博客，讲怎么解决Sierra无法安装cv的问题，也在opencv的git上的issues里看了大家遇到的各种各样的问题。最后的解决方案是brew -v inst

近期开始学习tensorflow，看了很多视频教程以及博客，大多数前辈在介绍tensorflow的用法时都会调用官方文档里给出的数据集，但是对于我这样的小白来说，如果想训练自己的数据集，自己将图片转换成可以输入到网络中的格式确实是有难度。但如果不会做图片的预处理，迈不出这一步，今后的学习之路会越来越难走，所以今天还是硬着头皮把我这几天已经实现的部分做一个总结。主要参考了一篇博客，文章最后有链接，通

最近刚刚接触深度学习，由于项目涉及到一些移动端开发的问题，也听了一些朋友的建议，最后决定选择tensorflow作为研究深度学习的平台。这两天照着tflearn官网的VGGNet的demo，用tensorflow实现了VGGNet，然而在用17flowers训练集进行训练的时候，发现不管迭代多少次，准确率和loss函数始终维持在相对不变的值，也就是网络不收敛。一开始很懵逼，毕竟是照着官网的demo

当我训练完网络模型之后，会想到如何去保存训练好的weights和bias等网络参数，并在将来进行分类或者识别的任务中重新载入（restore）这个训练好的网络。那么在tensorflow中是如何实现对网络模型的保存的呢？    在tensorflow中，变量存储在二进制文件中，主要包含从变量名到tensor值的映射关系。当创建一个Saver对象时，可以选择性地为检查点文件中的变量设置变量名。

该文档讲述了如何创建一个集群的tensorflow服务器，以及如何分配在集群中计算图。我们假设你熟悉写作tensorflow程序的基本概念。Hello distributed TensorFlow!演示一个简单的TensorFlow集群，执行以下命令：# Start a TensorFlow server as a single-process "cluster".$ python