处理tensorflow张量的一个简单包
simple-tensor的Python项目详细描述
自述文件
新闻
| Date | News | Version |
|---|---|---|
| August 2019 | deeplab semantic segmentation (preview version)was release | >= v0.6.10 |
| Mei 2019 | yolov3 (stable version) was relesed | > v0.5.1 |
| Mei 2019 | U-net semantic segmentation (stable version) was released | > v0.5.1 |
| April 2019 | yolov3 (preview version) | v0.4.18 |
| April 2019 | Unet-segmentation (preview version) | v0.4.18 |
Tensorflow兼容性
| Tensorflow version | Simple-Tensor Version |
|---|---|
| 1.4.1 - 1.12 | >=v0.4.0 |
| 1.13.1 | >=v0.4.3 |
关于项目
本项目是TensorFlow操作和相关项目的简化
依赖关系
- 张量流（1.4.1-1.13）
用于安装TensorFlow，带GPU:
# python3 pip3installtensorflow-gpu# python2pip2installtensorflow-gpu
无GPU:
# python3 pip3installtensorflow# python2pip2installtensorflow
如何使用
：shipit：安装包
pythonsetup.pyinstall
或
pip3installsimple-tensor
：shipit：导入包
张量运算importtensorflowastf# tensor operationsfromsimple_tensor.tensor_operationsimport*# tensor lossesfromsimple_tensor.tensor_lossesimport*# tensor metricsfromsimple_tensor.tensor_metricsimport*
此软件包包含张量运算（conv2d、conv1d、depthwise conv2d、完全连接、conv2d转置）、张量损失（softmax&s；sigmoid cross-entropy，mse）和张量度量（精度）。有关张量运算的更多详细文档，请访问this page
将keras模型转换为tensorflow服务
importtensorflowastffromsimple_tensor.convertimport*
转移学习包
importtensorflowastffromsimple_tensor.transfer_learning.inception_utilsimport*fromsimple_tensor.transfer_learning.inception_v4import*
此包包含用于图像分类的inception-v4的tensorflow实现库。densenet、resnet和vgg将在未来的版本中添加。有关转移学习包的更多详细文档，请访问this page
（图片来源：link）
目标探测器包
importtensorflowastffromsimple_tensor.object_detector.detector_utilsimport*fromsimple_tensor.object_detector.yolo_v4import*
这个包包含一个Yolov3（训练和推断）的TensorFlow实现库。您可以使用四种类型的网络（“大”、“中”、“小”、“非常小”）自定义yolo检测器。有关对象检测器包（yolov3）的更多详细文档，请访问this page。
（图片来源：PJreddie）
UNET分割包
importtensorflowastffromsimple_tensor.segmentation.unetimportUNet
这个包包含用于语义分割的u-net的tensorflow实现。有关详细信息，请访问this page
（IMG来源：内部）
LSTM包
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Docker
我们已经为计算机视觉和深度学习库准备了一体式的docker，包括tensorflow 1.12、opencv3.4.2和contrib、cuda 9、cudnn 7、keras、jupyter、numpy、sklearn、scipy、statsmodel、pandas、matplotlib、seaborn、flask、gunicorn等。请参见下面的dockerfile列表：
Docker:Ubuntu16.04带GPU（CUDA9，CUDNN7.2）[测试]
Docker:Ubuntu18.04带GPU（CUDA9，CUDNN7.2）
Docker:Ubuntu16.04不带GPU（CUDA9，CUDNN7.2）[已测试]
Docker:Ubuntu18.04不带GPU（CUDA9，CUDNN7.2）[已测试]
欢迎加入QQ群-->： 979659372
