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博文
(2019-09-04 11:12)
标签:

tflite

tensorflowlite

分类: 算法
作者: Sam (甄峰)     sam_code@hotmail.com

0. Tensorflow Lite 简介:
Tensorflow Lite是一组工具,用来帮助开发者在Mobile, Embedded Linux和IoT设备中运行Tensorflow models. 它支持在设备中执行机器学习Inference(推理)。 具有低延迟和二进制文件小等优点。

Tensorflow Lite包含两个主要组件:
A.  Tensorflow Lite interpreter(解释器):
它在mobile, embedded Linux, microcontroller上运行指定的TF Lite格式的模型。
B.  Tensorflow Lite Converter(转换器):
它将Tensorflow model转换到高效的TF Lite高效模型形式,准备给interpreter使用。


机器学习的边缘计算:
Tensorflow Lite旨在简化机器学习应用于终端设备的过程。(终端设备处于网络边缘,所以叫边缘计算),在终端设备而非服务器上计算。有以下优点:
  • 低延迟
  • 隐私性更好
  • 不需要连接网路
  • 功耗低

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标签:

python

list

分类: 算法
作者: Sam (甄峰)   sam_code@hotmail.com

0. 基础知识:
Python中,所有东西都是个对象。对一块连续内存区域,Python提供了各种不同的对象来对应。
比如: List, tuple, dict, set等。 但他们与C++中的数组又有很大的区别。
C++的数组,单纯就是一块内存区域。
List等序列容器,它维护的是一块逻辑上连续的区域,但同时又提供了属性和方法。可以方便用户对这块区域进行操作。
除了内置的类型,还有一些Python Package提供了拥有更多功能的类型,例如添加加锁功能等。

序列,每个元素都分配一个数字,标明元素的位置或者说索引。 第一个是0, 第二个是1,以此类推。
序列可以进行:索引,切片,加,乘,检查成员,获取序列长度,获取序列最大最小值。

1. List相关:
Python中有6个序列的内置类型。最常见的就是List(列表)和tuple(元组), 元组可以看成不可修改的List。
1.1:List特点:
  • 是Python基本数据类型。
  • List中每
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标签:

tensorflow

variable

作者: Sam (甄峰)   sam_code@hotmail.com

1. Variable基础:
1.1: Variable class:
Variable是Tensorflow中常用的class。 它在graph中,透过调用run()来维护状态。可以调用class Variable的构造函数创建一个实例,则这个variable被添加到graph中。

Variable() 构造函数需要一个initial value作为variable的初始值。这个初始值可以是任意type或者shape的Tensor。 在构建variable后, 它的type和shape被固定。而它的值,则可以通过调用assign()方法被改变。

如果想要改变shape, 则可以使用assign() op, 同时,它的参数要做如下设置:validate_shape=False.(例子里会用到)

1.2:variable与Tensor关系:
和Tensor一样,由Variable()创建出的variable在Graph中,可以作为其它op的输入。此外,所有为Tensor class重载的操作,均可以以应用于variable. 所以咱们可以在graph中增加节点(op). 这些节点对va
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标签:

tensorflow

constant

分类: 算法
作者: Sam (甄峰)  sam_code@hotmail.com

在Tensorflow学习中(for python),   常量是很常见的。想要创建一个Tensorflow Constant. 在Python接口下,使用: 
 tf.constant(
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标签:

opencv

python

分类: 算法
作者: Sam (甄峰)  sam_code@hotmail.com

sudo apt-get install python-opencv

$python 
>>> import cv2 as cv
>>>print(cv.__version__)
2.4.9.1


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(2019-06-19 14:15)
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(2019-06-17 17:24)
标签:

anaconda

分类: 算法
作者: Sam (甄峰)  sam_code@hotmail.com

Anaconda简介:
Anaconda是一个开源的Python包,环境管理器。其中包含了conda,python等多个科学包和依赖项。
它可以再同一台机器上安装不同版本的软件包及其依赖项,并能够在不同环境之间切换。


Anaconda作用

我们都知道,在使用python时,需要有python解释器和相关package(包)。
python解释器根据Python的版本,分python2,python3,之间无法兼容。
python包集和中包含自带的包和第三方包。 当一个python环境中,不包含某个包时,那么引用这个包的程序则不能在该python环境下运行。

所以,当需要同时安装配置python2, python3,以及安装多个python package,配置不同环境时。可以用到Anaconda.



Anaconda安装:
下载:
https://www.anaconda.com/downloads

运行安装,此时可以看到有各种相关库和
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(2019-05-30 11:32)
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参数

形参

实参

分类: C
作者: Sam (甄峰)  sam_code@hotmail.com

Sam第一语言是C语言,之后常使用C++. 但对函数参数的理解,还停留在C语言的概念里。今天,就把这块明确一下。


1:C语言参数
1.1: 形参和实参
形式参数(形参): 在函数定义中的参数,在整个函数体内都可以使用,离开该函则不能使用。
实际参数(实参): 出现在主调函数中,进入被调用函数后,实际参数也不能使用。

作用:
形参和实参的功能是做数据传递。
发生函数调用时,主调函数把实参的值传送给被调函数的形参,从而实现主调函数向被调函数的数据传送。这就是值传送

1.2:形参和实参的特点
A. 形参变量只有在函数被调用时才分配内存空间。 调用结束时,即刻释放所分配的内存。(所以形参只在函数内部有效)
B. 实参可以是常量, 变量,表达式,函数等。 但无论是何种类型,在进行函数调用时,他们
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openblas

分类: 嵌入式Linux
作者: Sam(甄峰)  sam_code@hotmail.com

1. OpenBLAS简介:
OpenBLAS 是一个基于GotoBLAS2的,经过优化的BLAS库。
BLAS(Basic Linear Algebra Subprograms)是做什么的呢?它提供一系列的基于线性代数的,向量和矩阵计算的程序。

2. 编译介绍:
正常模式下,要编译OpenBLAS,需要提前准备以下工具和软件:
GNU Make
A C compiler, e.g. GCC or Clang
A Fortran compiler (optional, for LAPACK)
IBM MASS (optional, see below)

其中,fortran编译器是可选的,它为lapack所准备。

Android NDK并不包含Fortran编译器。所以通常编译不包含Lapack的OpenBLAS版本。


如果是使用ARM交叉编译器编译OpenBLAS。则因为很多编译器支持Fortran,所以可以编译带Lapack的版本。



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(2019-04-10 16:13)
标签:

tensorflow

tensor

feed

feed_dict

分类: 算法
作者: Sam(甄峰) sam_code@hotmail.com

Tensorflow中,对于暂时不能赋值的元素,可以使用占位符。顾名思义,就是先占住位置,等需要时再赋值。它利用tf.placeholder()占住位置。 利用feed赋值。



赋值方式是:feed_dict={v:xxxx}
feed_dict参数的作用:
1. 是替换Graph中的某个Tensor的值。

  例1: 

  
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