tensorflow model记录

最新推荐文章于 2024-08-08 07:09:53 发布
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分类专栏： tensorflow AI reading
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zhayushui/article/details/81772709
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本文深入探讨了神经图灵机(Neural Turing Machines)的工作原理和技术细节，并提供了多个解读链接及源码实现。此外，还详细解析了人脸识别模型FaceNet的架构与应用，附带了TensorFlow版本的源码链接。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

1.神经图灵机 NMT Neural Turing Machines
解读1：https://blog.youkuaiyun.com/rtygbwwwerr/article/details/50548311
解读2：https://zhuanlan.zhihu.com/p/22513016
解读3：http://cpmarkchang.logdown.com/posts/279710-neural-network-neural-turing-machine
源码：https://github.com/carpedm20/NTM-tensorflow
2.FaceNet解读
https://www.jianshu.com/p/415be6152a3b
https://www.jianshu.com/p/62514315757f
https://blog.youkuaiyun.com/taily_duan/article/details/53582288
tf版本源码：https://github.com/davidsandberg/facenet/blob/096ed770f163957c1e56efa7feeb194773920f6e/README.md

TensorFlow学习记录：saved_model模块的用法
weixin_41137655的博客
08-14 9834
TensorFlow中的saved_model模块用于生成冻结图文件，并且saved_model模块封装了平常用的Saver类。与Saver类不同的是，saved_model模块生成的模型文件集成了打标签的操作，可以更方便地部署在生产环境中。 关于为什么要用saved_model模块，这篇文章讲得挺好的。请点击这里 一个saved_model对象可以存储一个或多个MetaGraphDef。那什么时...
Docker 部署tensorflow_model_server过程记录
u013546508的博客
08-27 2122
查看CUDA版本： cat /usr/local/cuda/version.txt 查看文件链接到哪里： ls -al libcuda.so.1 docker 下 tensorflow_model_server t2t部署 1.安装docker 见菜鸟教程：http://www.runoob.com/docker/docker-tutorial.html 2.下载serving镜像： docker...
TensorFlow model
10-16
TensorFlow model，CNN, DNN, LSTM, TensorFlow model，CNN, DNN, LSTM,
tensorflow model模块 百度盘下载
bymain的博客
12-20 6310
不知道为啥，不好下感觉，好不容易下下来了，就保存到网盘吧。 链接：https://pan.baidu.com/s/1epi9nNipAs8l7VHSdONZaQ 提取码：0tpm
tensorflow的模型
09-26
tensorflow的模型
tensorflow的model下的slim
02-02
tensorflow的model下的slim，有利于帮助重新训练网络模型
TensorFlow models
12-01
内含mnist，resnet，wide_deep等三个TensorFlow官方例子的代码及数据
tensorflow_model_20191224-数据集
03-27
标题中的“tensorflow_model_20191224”暗示了这是一个基于TensorFlow的模型，日期20191224可能是该模型训练或版本更新的时间。描述提到的是TensorFlow模型API的一个特定版本，具体到GitHub上的一个commitId：“c413...
TensorFlow学习记录：用TensorFlow_Serving部署模型并进行远程使用
weixin_41137655的博客
08-15 1498
训练好的模型在使用过程中有多种场景。TensorFlow中提供了一种TF_Serving接口，可以将带有签名的模型部署在远端服务器上，并以服务的方式对外提供借口。之前学习过saved_model模块的用法（详情请点击这里），简单点说saved_model模块就是为了实现TensorFlow Serving（以下简称TF_Serving）功能的。 gRPC服务、HTTP/REST API是TF_Se...
tensorflow2.3以上keras model.fit()出现维度错误问题
来自Daisy和她的单程车票
12-02 5788
def gen_model(site_id): input1 = tf.keras.layers.Input(shape=(2,), dtype=tf.float32, name='ty') ctr_label = tf.keras.layers.Input(shape=(1,), dtype=tf.float32, name='a_label') ctcvr_label = tf.keras.layers.Input(shape=(1,), dtype=tf.float32, .
Tensorflow训练好的模型,怎么调用 下载地址
03-03
Tensorflow训练好的模型，包含了各种调用方法讲解。
Tensorflow的models-master包
06-20
直接下载，避免从github上下载速度慢的问题。。。
tensorflow_model_optimization安装包
01-07
tensorflow_model_optimization离线安装包
tensorflow的facenet文件
08-10
ncsdk的例子 人脸识别时下载的一个压缩包，由于是外网的所以会下载不了报错，直接现在后拖到那个facenet的目录下就可以编译成功了
TensorFLow 使用 facenet 模型
07-25
c++简单调用 facenet模型,并对比欧式距离.使用了opencv做人脸检测.其中一些参数暂时写死了.目前的效果一般般.因为 opencv对人脸的不同姿态检测并不是太准.(暂时依赖于Qt的QString 和 QImage )
tensorflow模型代码框架
u012909613的博客
11-11 884
模型训练和评估的一个通用的代码框架 import tensorflow as tf # 初始化变量和模型参数，定义训练闭环中的运算 def inference(X): # 计算推断模型在数据 X 上的输出，并将结果返回 def loss(X, Y): # 依据训练数据 X 及其期望输出 Y 计算损失 def inputs(): # 读取或生成训练数据 X 及其期望输出 Y def train(total_loss): # 依据计算的总损失训练或调整模型参数 def evaluat
各个经典模型下载（tensorflow和pytorch）地址 +不同框架下的模型转换
qxqsunshine的博客
11-26 993
1、Tensorflow官网模型下载： https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/slim#Pretrained 界面显示： 2、pytorch官网： 点击直接下载即可 model_urls = { 'resnet18': 'https://download.pytorch.org/models/r...
使用TensorFlow实现的面部识别——Facenet
gitblog_01022的博客
08-08 380
使用TensorFlow实现的面部识别——Facenet facenetFace recognition using Tensorflow项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/facenet 在人工智能领域，面部识别已成为一个炙手可热的话题。它广泛应用于安全监控、社交媒体和生物识别等众多场景。今天，我们向您推荐一个令人印象深刻的开源项目——基于Tensor...
【人脸】人脸识别---facenet Tensorflow
weixin_41977337的博客
07-18 1431
人脸相关的任务包括： 1、人脸检测（人脸五官位置检测，用于人脸对齐；人脸关键点检测；） 2、人脸跟踪：在视频中跟踪人脸位置 3、人脸验证：1:1，判断两张图片是不是同一个人 4、人脸识别：1：n，输入一张人脸，判断其属于数据库中的哪个人 5、人脸聚类：输入一批人脸，将属于同一人的自动归为一类 facenet简介： Google工程师Florian Schroff，Dmi...
tensorflow中model.fit的用法
最新发布
11-29
在TensorFlow中，`model.fit()`是一个用于训练模型的主要函数，它通常用于基于数据集调整模型的权重以最小化损失。它的基本语法如下： ```python model.fit(x_train, y_train, epochs=epochs, batch_size=batch_...
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