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[进阶] TensorFlow深度学习模型训练及应用 |
中小学人工智能教学,以围绕人工智能模型展开教学,需要学生体验模型、理解模型、训练模型、应用模型和创造模型等。只有围绕模型来教学,才能理解“数据、算法和算力是推动人工智能发展的三驾马车”。为此笔者探究人工智能的TensorFlow模型训练,涵盖模型设计、数据准备、模型构建、训练和评估等关键步骤。 项目过程: 1、模型设计。 (1)确定任务类型:明确你的模型要解决的具体任务类型,例如图像分类、目标检测、文本生成等。 (2)选择合适的模型架构:根据任务类型选择适合的模型架构,例如卷积神经网络。 本文设计一个图像分类的模型。 2、训练地点 选择英伽训练平台,设定好分类类别,进行数据采集 训练完模型后,进行模型测试: 选用 手机和笔 的分类训练,完成后导出模型,选择keras模型。 下载模型,将模型导入mind+文件系统中; 编写程序代码块: 1、 添加keras图形块(输入keras就可以加载) 2、输入模型lables中的内容 3、完整程序 按下A键后,将物品置于摄像头前,行空板会出现采集的图片,屏幕上出现手机或笔的识别结果。其它应用类例,本例主要是介绍keras图形块的应用。 |
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2019-02-14 19:36:17.089285: W tensorflow/core/framework/cpu_allocator_impl.cc:82] Allocation of WARNING:tensorflow:No training configuration found in the save file, so the model was *not* compiled. Compile it manually. Traceback (most recent call last): File "/root/mindplus/cache/TensorFlow深度学习模型训练及应用(原版).mp/.cache-file.py", line 38, in <module> cv2.imwrite("Mind+.png", img) NameError: name 'img' is not defined root@unihiker:~/mindplus/cache/TensorFlow深度学习模型训练及应用(原版).mp# 我已把訓練档KERAS都放一起了,还是不行 |
model=tensorflow.keras.models.load_model('keras_model.h5') File "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/keras/utils/traceback_utils.py", line 67, in error_handler raise e.with_traceback(filtered_tb) from None File "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/keras/saving/save.py", line 209, in load_model raise IOError(f'No file or directory found at {filepath}') OSError: No file or directory found at keras_model.h5 root@unihiker:~/mindplus/cache/2.mp# |
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