낭만고양이

테스트 환경 :Python : 3.5Tools : Pycharm , Visual Studio 2012( Opencv 3.4.0 ) 1. Tensorflow 모델 학습2. PB(Protocol Buffer)로 graph 정보 및 weight 저장 : freeze_grpah.py 모듈을 사용 - 학습 변수(weights)들 상수화 - fold batch normaliation ? : dropout과 같은 node는 구동(run)환경에서 불필요하므로 제거함. - training node 제거 다음 코드는 optimize_for_inference_lib.py 모듈 코드 일부이다. """Applies a series of inference optimizations on the input graph. Args: i..

Opencv dnn wiki

- Tensorflow로 저장한 pb파일 opencv에서 load해서 파라미터 찍어봄 코드 dnn::Net net = readNetFromTensorflow(modelFile); std::vector alllayer = net.getLayerNames(); Mat inputBlob = blobFromImage(img, 1.0f, Size(224, 224), Scalar(), true, false); //Convert Mat to batch of images cv::Mat src =(Mat_(3,3)

- Tensorflow 에서 학습된 모델을 다른 언어 환경에서 Load해서 사용 가능하다- Protocol Buffers( 일련의 데이터를 구조체저럼 저장) 로 파일을 저장(binary 확장명 .pb, text형태도 저장 가능(pbext -> name, op, input, attr 으로 구성되어 있는것을 확인 할수 있다.- 각 노드(node)는 자신의 고유 이름(name)을 가지고 있다. - Tensorflow API 공식사이트 설명https://www.tensorflow.org/extend/tool_developers/ : 위에 사이트에 살펴보면 freeze_graph.py 라고 github 예제 코드가 있음- freeze_graph.py 모듈을 사용 정의한 그래프(graph)와 checkoints를 ..

1. Tensorflow window visual studio에 build https://medium.com/@shiweili/building-tensorflow-c-shared-library-on-windows-e79c90e23e6ehttp://enuspace.tistory.com/115

- Tensorflow 주요 기능 정리 : filed name을 지정하지 않고 network를 구성하고 훈련 파라미터들과 주요 tensor 접근 및 데이터 출력해보기 1. 입력 채널 : 1 2. conolution layer[11X11] output channels 10 3. Bias 4. convolution layer[5X5] output channels 20 5. convolution layer[3X3] output channels 50 import tensorflow as tf import numpy as np net_inputs = tf.placeholder(tf.float32,[None, None, None,1]) net_ouputs = tf.placeholder(tf.float32,[None..