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TensorFlow Lite开发系列之C++接口解析(二)

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编译1.下载tensorflow源码2.保证系统已经安装g++, gcc, make, cmake3.加压刚才下载好的 tensorflow 源码, 进入tensorflow-master/tensorflow/lite/tools/make/目录下4.首先执行download_dependenci...

TensorFlow Lite开发系列之python接口解析(一)

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API解析常用的就这4个类,常用方法介绍:# model_path:TF-Lite Flatbuffer文件的路径 # model_content:模型的内容 tf.lite.Interpreter( model_path=None, model_content=None, experimental...

深度学习框架TensorFlow入门

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从Tensorflow模型文件中解析并显示网络结构图(CKPT模型篇)

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从Tensorflow模型文件中解析并显示网络结构图(CKPT模型篇)最近看到一个巨牛的人工智能教程,分享一下给大家。教程不仅是零基础,通俗易懂,而且非常风趣幽默,像看小说一样!觉得太牛了,所以分享给大家。平时碎片时间可以当小说看,【点这里可以去膜拜一下大神的“小说”】。...

从Tensorflow模型文件中解析并显示网络结构图(pb模型篇)

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Tensorflow源码解析4 -- 图的节点 - Operation

1 概述 上文讲述了TensorFlow的核心对象,计算图Graph。Graph包含两大成员,节点和边。节点即为计算算子Operation,边则为计算数据Tensor。由起始节点Source出发,按照Graph的拓扑顺序,依次执行节点的计算,即可完成整图的计算,最后结束于终止节点Sink,并输出计算...

Tensorflow源码解析2 -- 前后端连接的桥梁 - Session

1 Session概述 Session是TensorFlow前后端连接的桥梁。用户利用session使得client能够与master的执行引擎建立连接,并通过session.run()来触发一次计算。它建立了一套上下文环境,封装了operation计算以及tensor求值的环境。 session创...

Tensorflow源码解析1 -- 内核架构和源码结构

1 主流深度学习框架对比 当今的软件开发基本都是分层化和模块化的,应用层开发会基于框架层。比如开发Linux Driver会基于Linux kernel,开发Android app会基于Android Framework。深度学习也不例外,框架层为上层模型开发提供了强大的多语言接口、稳定的运行时、高...

Tensorflow源码解析3 -- TensorFlow核心对象 - Graph

1 Graph概述 计算图Graph是TensorFlow的核心对象,TensorFlow的运行流程基本都是围绕它进行的。包括图的构建、传递、剪枝、按worker分裂、按设备二次分裂、执行、注销等。因此理解计算图Graph对掌握TensorFlow运行尤为关键。 2 默认Graph 默认图替换 之前...

Tensorflow源码解析6 -- TensorFlow本地运行时

1 概述 TensorFlow后端分为四层,运行时层、计算层、通信层、设备层。运行时作为第一层,实现了session管理、graph管理等很多重要的逻辑,是十分关键的一层。根据任务分布的不同,运行时又分为本地运行时和分布式运行时。本地运行时,所有任务运行于本地同一进程内。而分布式运行时,则允许任务运...

Tensorflow源码解析5 -- 图的边 - Tensor

1 概述 前文两篇文章分别讲解了TensorFlow核心对象Graph,和Graph的节点Operation。Graph另外一大成员,即为其边Tensor。边用来表示计算的数据,它经过上游节点计算后得到,然后传递给下游节点进行运算。本文讲解Graph的边Tensor,以及TensorFlow中的变量...

更新时间 2023-02-04 23:16:08

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