我被以下之间明显的不一致所困扰:来自keras.preprocessing的图像大小调整功能，它们是PIL函数的包装器TensorFlow的tf.image中的图像大小调整函数。我正在使用Keras(实际上是使用tf.keras，但这并不重要)为计算机视觉任务训练深度学习模型。然后，我使用TF服务为模型提供服务，这要求我将图像作为编码字节字符串发送到模型，在通过模型图之前使用tf.image.decode_png对它们进行解码。当我调整图像大小时出现问题。与tf.image相比，使用双线性插值(或任何其他方法)调整大小会在PIL中给出不同的结果，以至于模型的分类会根据函数的不同而变化我
我正在尝试使用tensorflowLSTMmodel进行下一个单词预测。如本relatedquestion中所述(没有可接受的答案)该示例包含用于提取下一个单词概率的伪代码:lstm=rnn_cell.BasicLSTMCell(lstm_size)#InitialstateoftheLSTMmemory.state=tf.zeros([batch_size,lstm.state_size])loss=0.0forcurrent_batch_of_wordsinwords_in_dataset:#Thevalueofstateisupdatedafterprocessingeachba
我已经导出了一个SavedModel，现在我可以将其重新加载并进行预测。它使用以下特征和标签进行训练:F1:FLOAT32F2:FLOAT32F3:FLOAT32L1:FLOAT32假设我想输入值20.9,1.8,0.9得到一个FLOAT32预测。我该如何做到这一点？我已成功加载模型，但我不确定如何访问它以进行预测调用。withtf.Session(graph=tf.Graph())assess:tf.saved_model.loader.load(sess,[tf.saved_model.tag_constants.SERVING],"/job/export/Servo/150372
我有一个tensorflow.pb文件，我想将其加载到pythonDNN中，恢复图表并获得预测。我这样做是为了测试创建的.pb文件是否可以做出类似于普通Saver.save()模型的预测。我的基本问题是，当我使用上述.pb文件在Android上进行预测时，得到的预测值非常不同我的.pb文件创建代码:frozen_graph=tf.graph_util.convert_variables_to_constants(session,session.graph_def,['outputLayer/Softmax'])withopen('frozen_model.pb','wb')asf:f.
我一直在尝试将1750*1750图像输入Tensorflow，但在使用tf.image.decode_jpeg()函数将图像转换为Tensor后，我不知道如何标记和输入数据。目前，我的代码是:importtensorflowastfimportnumpyasnpimportimageflowimportos,globsess=tf.InteractiveSession()defread_jpeg(filename_queue):reader=tf.WholeFileReader()key,value=reader.read(filename_queue)my_img=tf.image.
我正在尝试关注theseinstructionssudoapt-getinstallpython-pippython-devsudopipinstalltensorflowuser@user-VirtualBox:~$sudopipinstalltensorflowDownloading/unpackingtensorflowCouldnotfindanydownloadsthatsatisfytherequirementtensorflowCleaningup...NodistributionsatallfoundfortensorflowStoringdebuglogforfail
我知道在TensorFlow中，tf.string张量基本上是一个字节串。我需要对存储在队列中的文件名进行一些操作tf.train.string_input_producer().下面显示了一个小片段:key,value=reader.read(filename_queue)filename=value.eval(session=sess)print(filename)然而，作为一个字节字符串，它给出如下输出:b'\xff\xd8\xff\xe0\x00\x10JFIF\x00\x01\x01\x00\x00\x01\x00\x01\x00\x00\xff\xdb\x00C\x00\x
我按照这里的例子:https://www.youtube.com/watch?v=MoMjIwGSFVQ并使用网络摄像头进行对象检测。但是我已经将我的网络摄像头切换为使用来自IP摄像机的rtsp流，我认为它正在流式传输H264现在我注意到大约有30秒视频滞后，而且视频有时非常停止。这是执行主要处理的python代码:importcv2cap=cv2.VideoCapture("rtsp://192.168.200.1:5544/stream1")#Runningthetensorflowsessionwithdetection_graph.as_default():withtf.Ses
我正在尝试将F1分数定义为TensorFlow中用于DNNClassifier的自定义指标。为此，我编写了一个函数defmetric_fn(predictions=[],labels=[],weights=[]):P,_=tf.contrib.metrics.streaming_precision(predictions,labels)R,_=tf.contrib.metrics.streaming_recall(predictions,labels)ifP+R==0:return0return2*(P*R)/(P+R)使用来自TensorFlow的streaming_precisio
我想在TensorFlow中做一个简单的双线性调整大小(不一定是整数因子)。例如，从(32,3,64,64)张量开始，我想要一个(32,3,96,96)张量，其中每个64x64已使用双线性插值重新缩放1.5倍。最好的方法是什么？我希望它支持>1的任意因子，而不仅仅是1.5。注意:在每个64x64上的操作与skimage.transform.rescale(scale=1.5,order=1)的操作相同。 最佳答案 tf.image.resize_images应该做你需要的。它接受具有任意深度(channel数)的3d(单个图像)和4
