Google/TensorFlow已训练的模型数据 inception_v4
代码请参考:
https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/slim
2023-04-12 16:22:15
163.25MB
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在c++中运行TensorFlow模型，不需要安装，也不需要Bazel - serizba/cppflow-源码
2022-12-29 09:33:52
1.16MB
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基于python3的softmax分类模型代码的jupyter notebook文件，供参考学习
2022-10-11 20:19:25
4KB
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您将在本课程中学习到用Tensorflow Python接口训练的模型，如和部署到实际产品中。适用人群可以帮助会训练深度学习的模型的同学，学习如何部署模型，特别是实际产品中。
课程简介
课程目标
让学员熟悉用TensorFlow系列了模型之后，如何部署到实际产品中，并能够自己写代码导出模型和加载模型。
适用人群
人工智能领域从业者 or 深度学习实际产品开发人员或者想了解训练模型后，如何部署的学员。
课程简介
让学员可以从实战角度深度的学习深度学习产品开发过程，并能够自己写代码实现TF模型的导出和加载，并用C++接口部署到产品中，如何解决模型加密，多卡支持等，并了解Tensorflow源码。
在课程资料和答疑部分提供了完整的源码下载；
2022-08-24 14:47:31
10KB
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TensorFlow Model Optimization Toolkit是一套用于优化ML模型的工具，用于部署和执行。在许多用途中，该工具包支持的技术有如下使用:
- 降低云和边缘设备(如移动、物联网)的延迟和t推理成本。
- 将模型部署到对处理、内存、功耗、网络使用和模型存储空间有限制的边缘设备。
- 支持对现有的硬件或加速器运行和优化。
参考博文：https://blog.csdn.net/weixin_38346042/article/details/125232613?spm=1001.2014.3001.5501
2022-06-12 14:08:10
2.37MB
用于文本识别的Tensorflow模型（具有视觉注意力的CNN seq2seq）作为Python软件包提供，并与Google Cloud ML Engine兼容。
2022-05-05 15:18:46
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TensorFlow models accelerated with NVIDIA TensorRT
2022-04-26 14:57:19
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近期做了一些反垃圾的工作，除了使用常用的规则匹配过滤等手段，也采用了一些机器学习方法进行分类预测。我们使用TensorFlow进行模型的训练，训练好的模型需要保存，预测阶段我们需要将模型进行加载还原使用，这就涉及TensorFlow模型的保存与恢复加载。
总结一下Tensorflow常用的模型保存方式。
保存checkpoint模型文件（.ckpt）
首先，TensorFlow提供了一个非常方便的api，tf.train.Saver()来保存和还原一个机器学习模型。
模型保存
使用tf.train.Saver()来保存模型文件非常方便，下面是一个简单的例子：
import ten
2022-04-24 20:04:39
79KB
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