TensorFlow +OpenVINO 整合開發(fā)CR-A02-OpenVINO與ResNet50遷移學(xué)習(xí)

11工具包。R進(jìn)行推論。R進(jìn)行推論。InferenceEngineAPI整合到應(yīng)用程序(App)里。?OpenVINO的ModelOptimizer會(huì)對(duì)模型的靜態(tài)結(jié)構(gòu)進(jìn)行存的拷貝等等。stride長(zhǎng))從kernelsize=1的卷積層移到上方卷積層，以便降低中間層的計(jì)算量。tel?2015年由著名的AI專家KaimingHe(何凱明)提出的深度卷積網(wǎng)絡(luò)。trained)圖像識(shí)別模型。的使用率很高。軍。?這ResNet確實(shí)化解了深度CNN模型訓(xùn)練上的難題。?AlexNet是一個(gè)較早應(yīng)用在ImageNet上的深度網(wǎng)絡(luò)。?VGG16是牛津大學(xué)VGG組提出的。?OpenVINO在模型庫的public中有ResNet模型1000個(gè)分類的預(yù)訓(xùn)練模型支持，它們主要是：OpenVINO與ResNet50OpenVINO與ResNet50OpenVINO與ResNet50OpenVINO與ResNet5022有50層的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)路。分辨出1000種類不同的東西。識(shí)別(預(yù)測(cè))結(jié)果：?其中，CNN模型包含兩部分：卷積層(Convolution。如下圖：這部分(丫環(huán))這部分(格格)練好練好33AI看。挑選了這一張圖片。egg07?撰寫Python程序：AI把<好鶏蛋>歸類為：乒乓球了。繼續(xù)從c:oopc里挑選了另一張圖片。egg06?撰寫Python程序：AI把<壞鶏蛋>歸類為：乒乓球了。44訓(xùn)練好把訓(xùn)練好的丫環(huán)把訓(xùn)練好的丫環(huán)模型，遷移過來繼續(xù)學(xué)習(xí)的AIAIAIAIAIAIAIAI如何教你呢?AIAIAIAI畢業(yè)了。AI挑選了這一張圖片。egg07AI張圖片就會(huì)出現(xiàn)在Excel畫面上：IAI把它歸類為：好蛋。IAI已經(jīng)知道這是一顆<好蛋>了。AIAII再挑選了另一張圖片。egg06片就會(huì)出現(xiàn)在Excel畫面上：IAI把它歸類為：壞蛋。教得好。AI已經(jīng)知道這是一顆<壞蛋>了。AIAI55AIAI三種生物。?接下來，就要來收集圖片，放入到這3個(gè)小檔案夾里。?接下來，就要來收集圖片，放入到這3個(gè)小檔案夾里。畢業(yè)了。挑選一張圖片：tAI動(dòng)提取特征，幷進(jìn)行分類。然后輸出如下：挑選另一張圖片：tAI動(dòng)提取特征，幷進(jìn)行分類。然后輸出如下：66+Keras?現(xiàn)在就來看看Python+TensorFlow的范例程序：vino_A02_01_model.py?現(xiàn)在就來看看Python+TensorFlow的范例程序：vino_A02_01_model.py?現(xiàn)在就來看看Python+TensorFlow的范例程序：vino_A02_01_model.py(遷移學(xué)習(xí)部分)?輸出*.pb檔案wpb77優(yōu)化模型：使用ModelOptimizer行優(yōu)化動(dòng)作。?優(yōu)化完成，會(huì)輸出IR檔案。?將模型優(yōu)化，然后輸出IR檔案b作區(qū)cmd出現(xiàn)：就會(huì)出現(xiàn)命令行視窗：nvinodeploymenttoolsmodeloptimizer1.5就進(jìn)入到模型優(yōu)化器(ModelOptimizer)的工作區(qū)了：2.1輸入命令：?也告訴它：轉(zhuǎn)換出來的IR檔案的儲(chǔ)存路徑(文件夾)，例如指定放在”C:\\pb\\”里。輸入資料的格式是： [1,224,224,3]。?此時(shí)優(yōu)化器將PB模型檔，成功地轉(zhuǎn)換出IR檔案了。?于是優(yōu)