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2、【KV260开发】yolov4模型训练、量化、编译、部署
前言 由于毕业设计就是基于KV260搞智能监控那一套，因此主要关注深度学习应用这一块，硬件部门涉及比较少。 通过Vitis AI官方手册可知，成功完成一个深度学习应用需要四个步骤：模型训练、量化、编译、部署。笔者就以YOLOv4模型为例进行一个演示，看看整个过程是否有坑！ 模型训练 之前Tensorflow【实战Google深度学习框架】基于tensorflow + Vgg16进行图像分类识别
文章目录 1.VGG-16介绍 2. 文件组成 - vgg16.py文件代码： 运行，测试 参考 1.VGG-16介绍 vgg是在Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition期刊上提出的。模型可以达到92.7%的测试准确度,在ImageNet的前5位。它的数据集包括1400万张图像，1000个类别。【深度学习入门到精通系列】特别正经的合理调参介绍～❤️
文章目录 1 建议优先在对数尺度上进行超参数搜索 2 选择合适的Epoch训练次数 3 调节Regularization parameter lambda 4 调节mini-batch size 5 如何选择梯度下降算法 6 如何选择激励函数 7 如何设置Weights和biases 8 选择何种Regularization 9 是否使用dropout 10 训练集多大基于TensorFlow的VGG16模型源码
我看了网上的一些源码程序，自己下载跑一哈，发现有很多的错误，不知道是我电脑原因，还是tensorflow版本问题，我自己基于别人的源码修改了一些细节，使程序可以顺利运行 imagenet_classes.py # -*- coding: utf-8 -*- class_names = '''tench, Tinca tinca goldfish, Carassius auratusTensorflow 添加全连接层
Tensorflow中提供了tf.layers.dense()与tf.contrib.layers.fully_connected用于添加全连接层，两者功能一样，后者在前者基础上封装实现。 1. tf.layers.dense() tf.layers.dense( inputs, units, activation=None, use_bias=True, kernel_initializer=None用 TensorFlow 训练线性模型拟合一条直线的例子
这个案例，重在通过分析代码入门 TensorFlow 文章目录一、代码分析二、完整代码 一、代码分析 创建数据： import tensorflow as tf import numpy as np # 创建 100 个 float32 类型的小数，作为训练数据 x_data = np.random.rand(100).astype(np.float32) y_data = x_data * 0TensorFlow MNIST手写数字识别学习笔记（二）
接下来我们具体解析一下mnist.py这个文件 我们先看下初始的参数定义 """MNIST数据集有10类, 分别是从0到9的数字.""" NUM_CLASSES = 10 """MNIST数据集的图片都是28*28的像素.""" IMAGE_SIZE = 28 IMAGE_PIXELS = IMAGE_SIZE * IMAGE_SIZE 定义 inference函数，具体设置一下推荐系统（2）
推荐系统（2） 多层模型 全局global 总体偏差：e.g.平均值作为基线 局部local 处理局部影响：e.g.相关性 协调过滤CF 抽取局部模式 Ⅰ协同过滤CF \[ r_{xi} = \frac{\sum_{j \in N(i;x)}S_{ij}·r_{xj}}{\sum_{j \in N(i;x)}S_{ij}} \] Ⅱ协同过滤CF+偏差biases 在实践中，对偏差进行建模，得到