残差网络是何凯明大神的神作，效果非常好，深度可以达到1000层。但是，其实现起来并没有那末难，在这里以tensorflow作为框架，实现基于mnist数据集上的残差网络，当然只是比较浅层的。...

1, 首先我们当然可以直接在tensorflow训练中直接保存为pb为格式，保存pb的好处就是使用场景是实现创建模型与使用模型的解耦，使得创建模型与使用模型的解耦，使得前向推导inference代码统一。另外的好处就是保存为pb的时候...

最近学校给了一个服务器账号用来训练神经网络使用，服务器本身配置是十路titan V，然后在上面装了tensorflow2.2，对应的python版本是3.6.2，装好之后用tf.test.is_gpu_available()查看是否能调用gpu，结果返回结果是false，具体...

最近需要将使用keras训练的模型移植到手机上使用， 因此需要转换到tensorflow的二进制模型。

目标是想把在服务器上用pytorch训练好的模型转换为可以在移动端运行的tflite模型。

背景：目前keras框架使用简单，很容易上手，深得广大算法工程师的喜爱，但是当部署到客户端时，可能会出现各种各样的bug，甚至不支持使用keras，本文来解决的是将keras的h5模型转换为客户端常用的tensorflow的pb模型并使用tensorfl...

save ├── saved_model.pb └── variables ├── variables.data-00000-of-00001 └── variables.index

以前tensorflow有bug 在winodws下无法转，但现在好像没有问题了,代码如下

之前希望在手机端使用深度模型做OCR，于是尝试在手机端部署tensorflow模型，用于图像分类。

caffe底层的图像处理是基于opencv，其使用的颜色通道顺序与也是BGR(Blue-Green-Red)，而日常图片存储时颜色通道顺序是RGB。