tf2专题
Andrew Ng 吴恩达的深度学习课程作业 TensorFlow Tutorial (TF2兼容)
使用TensorFlow 2.6.0版本改写TensorFlow 1的代码，使用TF2兼容TF1的API。 1 - Exploring the Tensorflow Library 1.1 导入相关库 import mathimport h5pyimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npimport tensorflow as
机器人系统ros2-开发实践07-将机器人的状态广播到 tf2(Python)
上个教程将静态坐标系广播到 tf2，基于这个基础原理这个教程将演示机器人的点位状态发布到tf2 1. 写入广播节点 我们首先创建源文件。转到learning_tf2_py我们在上一教程中创建的包。在src/learning_tf2_py/learning_tf2_py目录中输入以下命令来下载示例广播示例代码： wget https://raw.githubusercontent.com
ROS 2边学边练（41）-- 使用基于tf2_ros::MessageFilter带标记（位姿、时间...）的数据类型
前言 此篇将介绍如何利用tf2来使用传感器数据（如单声道和立体声摄像机以及雷达）。 假设我们创建了一只海龟叫turtle3，它的里程计不大好用，为了监视turtle3的活动轨迹，有台头顶摄像机被安装到该海龟的背上（负碑的赑屃），并且实时发布相对于世界坐标系的PointStamped消息（包含位姿和时间）。 有只叫turtle1的海龟想要知道tu
ROS 2边学边练（32）-- 初识tf2
前言 在上一篇文章当中我们已经用到了tf2，虽然有点懵，但所幸我们从这篇起将正式开始学习tf2，让它没有秘密可言。 动动手 我们依然是拿小海龟作为案例，简简单单走一遍流程，熟悉一下。 安装例子 安装例子及其依赖项。 $sudo apt-get install ros-iron-rviz2 ros-iron-turtle-tf2-py ro
Keras(七)TF2中基础的数据类型API介绍
本文将介绍如下内容： tf.constanttf.stringstf.ragged.constanttf.SparseTensortf.Variable 一，tf.constant常量 1，定义tf.constant常量 t = tf.constant([[1., 2., 3.], [4., 5., 6.]])print(t)#----output------------tf.Tens
从tf1到tf2的几个函数转换
hi各位大佬好，我是菜鸟小明哥。在写代码中tf1的代码很多都不能直接转为tf2，需要替换为同样功能的函数，因此本篇暂且统计遇到的几个及使用方法，以备后用。 For Recommendation in Deep learning QQ Group 277356808 For deep learning QQ Second Group 629530787 I'm here waiting for
深度学习笔记（四）——TF2构建基础网络常用函数+简单ML分类网络实现
文中程序以Tensorflow-2.6.0为例 部分概念包含笔者个人理解，如有遗漏或错误，欢迎评论或私信指正。 截图和程序部分引用自北京大学机器学习公开课 TF2基础常用函数 1、张量处理类 强制数据类型转换： a1 = tf.constant([1,2,3], dtype=tf.float64)print(a1)a2 = tf.cast(a1, tf.int64) # 强制数
ROS-tf2功能包安装
首先使用 rospack find tf2_tools 查看是否安装了 tf2_tools，如果没有则安装 但直接采用 sudo apt install tf2_tools 是无法安装成功的，会显示 E: 无法定位软件包 tf2_tools 使用下面的命令安装 sudo apt install ros-melodic-tf2-tools（melodic可改为自己对应的版本）或sudo a
TF2训练与保存模型
model = tf.keras.Model(...) # 你的model,例如 model = VGG()，这个是训练时候定义的tf.saved_model.save(model, path) # path是你要保存的路径,例如 'model'""" 这里是用法，也就是推理时用的 """imported = tf.saved_model.load(path) # path代表训练后保存的模型位
2.9-tf2-数据增强-tf_flowers
文章目录 1.导入包2.加载数据3.数据预处理4.数据增强5.预处理层的两种方法6.把与处理层用在数据集上7.训练模型8.自定义数据增强9.Using tf.image tf_flowers数据集 1.导入包 import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npimport tensorflow as tfimp
MNIST3_tf2.keras训练预测
针对MNIST数据集进行j基于tf2.keras的nn模型训练和预测 部分脚本如下： 完整脚本见笔者github import pandas as pd import numpy as npimport tensorflow as tffrom tensorflow.keras import layers, Sequential, regularizers, Modelfrom util