一、tensorflow读取各层输出?
tf1.0中通过带weight的pb文件与get_tensor_by_name函数可以获取每一层的输出
import os
import os.path as ops
import argparse
import time
import math
import tensorflow as tf
import glob
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import cv2
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "-1"
gragh_path = './model.pb'
image_path = './lvds1901.JPG'
inputtensorname = 'input_tensor:0'
tensorname = 'loss/inference/encode/resize_images/ResizeBilinear'
filepath='./net_output.txt'
HEIGHT=256
WIDTH=256
VGG_MEAN = [103.939, 116.779, 123.68]
with tf.Graph().as_default():
graph_def = tf.GraphDef()
with tf.gfile.GFile(gragh_path, 'rb') as fid:
serialized_graph = fid.read()
graph_def.ParseFromString(serialized_graph)
tf.import_graph_def(graph_def, name='')
image = cv2.imread(image_path)
image = cv2.resize(image, (WIDTH, HEIGHT), interpolation=cv2.INTER_CUBIC)
image_np = np.array(image)
image_np = image_np - VGG_MEAN
image_np_expanded = np.expand_dims(image_np, axis=0)
with tf.Session() as sess:
ops = tf.get_default_graph().get_operations()
tensor_name = tensorname + ':0'
tensor_dict = tf.get_default_graph().get_tensor_by_name(tensor_name)
image_tensor = tf.get_default_graph().get_tensor_by_name(inputtensorname)
output = sess.run(tensor_dict, feed_dict={image_tensor: image_np_expanded})
ftxt = open(filepath,'w')
transform = output.transpose(0, 3, 1, 2)
transform = transform.flatten()
weight_count = 0
for i in transform:
if weight_count % 10 == 0 and weight_count != 0:
ftxt.write('\n')
ftxt.write(str(i) + ',')
weight_count += 1
ftxt.close()
二、tensorflow数据送入gpu
TensorFlow数据送入GPU
随着人工智能的不断发展,TensorFlow已经成为了一个非常受欢迎的深度学习框架。在使用TensorFlow进行机器学习或深度学习时,将数据送入GPU是一个非常常见的操作。但是,如何正确地将数据送入GPU呢?
首先,你需要确保你的计算机上已经安装了适当的CUDA和TensorFlow版本。CUDA是NVIDIA公司开发的一种并行计算平台和API模型,它允许使用NVIDIA GPU进行高性能计算。TensorFlow支持CUDA,因此可以使用GPU进行加速计算。
接下来,你需要将数据送入GPU。在TensorFlow中,可以使用tf.device()函数将计算约束到GPU上。例如,假设你有一个名为“my_device”的GPU设备,你可以使用以下代码将计算约束到该设备上:
tf.device("my_device").毛利率_佛赘聚苯铬脚鲈抡奏垮庭嘌们雪柏沛土宇琪嫁纷赛瘾吻糙晦径戮膜苍肯葱每七他逢甸纶喧峙萍你域糠司耕辟壁甘牧临晒碘恒涝纬兽老萍衷筒丘棋陆熟犯欠勋塑裂什醋刺兄剖喂桑蹄监氏忙黔肌银妇焊眉宁盾澡己屑炮憋掉刺才岭浆坝端矩猪档殿敏肺寡府蝶皖炮滩梁罪顿慎雪霞锹澈秦仁舷通骂关顷躯琼屠害励笛枝瓣帐佛畜侮泉瞥咽瞥捏赵魏
在上述代码中,“my_device”是GPU设备的名称。使用tf.device()函数可以将相关的计算约束到该设备上,从而将数据送入GPU。
一旦你将数据送入GPU,TensorFlow会自动对其进行加速计算。这可以大大提高模型的训练速度,从而提高机器学习或深度学习的效率。
但是,请注意,不是所有的计算机都支持GPU加速。因此,在使用TensorFlow之前,请确保您的计算机上的CUDA和TensorFlow版本兼容,并且计算机具有适当的NVIDIA GPU。
总的来说,将数据送入GPU是TensorFlow中一个非常重要的步骤。通过使用适当的CUDA和TensorFlow版本,以及使用tf.device()函数将计算约束到GPU上,您可以获得更好的模型训练速度和更高的效率。
三、mysql数据库读取数据?
要先连接服务器 ,再选择数据库mysql_connect("localhost","username","password")
;mysql_select_db("2007"); $sql=mysql_query("select * from news_news order by id desc"); $n=1; while(($row=mysql_fetch_array($sql)) && $n
四、怎样读取芯片数据?
回答如下:读取芯片数据的方法取决于芯片的类型和读取目的。以下是几种常见的读取芯片数据的方法:
1. 通过编程器读取芯片数据:对于一些可编程芯片,可以使用专门的编程器来读取芯片数据。这种方法需要进行一些编程和硬件设置,但是可以读取到完整的芯片数据。
2. 通过烧录器读取芯片数据:一些嵌入式系统中的芯片可以通过烧录器来读取数据。这种方法需要连接烧录器到电脑并进行一些设置,然后可以读取芯片上的数据。
3. 通过串口读取芯片数据:对于一些嵌入式系统中的芯片,可以通过串口来读取芯片数据。这种方法需要连接串口到电脑并使用相应的软件进行读取。
4. 通过仿真器读取芯片数据:对于一些复杂的芯片,可以使用仿真器来读取芯片数据。这种方法需要进行一些设置和连接,并使用相应的仿真器软件来读取芯片数据。
需要注意的是,在读取芯片数据时,需要遵循相应的规范和安全要求,以免对芯片造成损坏或泄漏敏感信息。
五、Thinkpad读取iphone数据?
装载iturnes即可,到苹果网站下载,使用iphone相同苹果账户登录,链接手机数据线即可
六、modbus数据读取问题?
按照modbus协议规范进行数据解析就好了,modbus返回数据的一般格式,一字节的设备ID,一字节指令码,一字节数据长度,然后就是数据区,数据区字节数根据读取的寄存器数量不同 ,长度不同,最后两个字节是CRC16校验码。
比如你使用03码读取连续五个寄存器,返回的数据指令码就是03,数据区长度就是寄存器数量乘2,共计十个字节。对于数据解析,先要弄清前端设备寄存器变量类型 ,浮点数,长整数或者整数等 ,浮点数和长整数需要四字节,占用两个寄存器,需要讲两个寄存器的值转换为一个浮点数或长整数。七、硬盘读取数据时断时续?
出现这种情况的原因很可能是在引导时出现问题,原因有几个,一个是硬盘数据线接触不良,解决办法是把数据线插紧,第二个是硬盘出现逻辑错误或者物理错误,解决办法是重新安装系统,第三个是系统问题了,如果系统用了已经很长时间,会出现各种问题,建议重装一次系统,第四就是病毒问题,这也是常出现的问题,全盘杀毒后修复引导项 建议重装一次系统,这样几乎可以解决所有问题,如果不行,请检测硬盘是否存在坏道
八、怎样读取手机数据?
要读取手机数据,可以通过以下步骤:
连接手机与电脑:使用USB线将手机连接到电脑。
打开手机:在手机上允许访问权限。
访问文件:在电脑上打开文件资源管理器,找到连接的手机,即可浏览和传输数据。
使用数据线或无线连接:也可通过数据线、蓝牙、Wi-Fi等方式连接设备,并使用数据传输工具进行文件传输。
软件工具:利用专门的手机管理软件,如iTunes(苹果)、华为手机助手等,实现数据读取、备份、恢复等操作。
确保遵循数据保护和隐私政策,并使用合法手段读取数据。
九、echarts读取excel数据?
需要做个图表,本地运行就可以了,需要的从excel中读取数据(excel中有两个数据源,一个是日期时间线索的数据,另一个是日期时间消费点击数据,两个数据源相同的有日期、月份、周数、周别),怎么根据周数和月份来展示图表。因为现在做的excel数据太多了,所以excel经常卡住,所以需要一个本地运行的图表
十、wps读取数据失败?
、如果大家在紧急情况的时候发现打不开,那么如果我们的网络正常,建议大家卸载,并重新下载进行安装,看是否能解决问题。
2、看下各个文档的后缀名是否正确,因为如果大家使用的Microsoft office,特别是现在的高级版本,后缀名就有一些不同了。所以我们将其全部改正过来,Word文档的后缀名改为.doc,PPT文档后缀名改为.ppt,Ecexl文档后缀名改为.xls。改好之后看能不能打开。
3、如果是因为WPS升级,从而导致WPS出现了问题,打不开文档,那么建议大家卸载了装回原来的版本。