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tensorflow實現車牌識別

學習2:國外車牌識別

知識點:

1、tf.greater(x, y, name=None)

Returns the truth value of (x > y) element-wise.

Args:

  • x: A Tensor. Must be one of the following types: float32float64int32int64.
  • y: A Tensor. Must have the same type as x.
  • name: A name for the operation (optional).
2、tf.ConfigProto()一般用在建立session
的時候,用來對session進行引數配置。
with tf.Session(config = tf.ConfigProto(...),...)
#tf.ConfigProto()的引數
log_device_placement=True : 是否列印裝置分配日誌
allow_soft_placement=True : 如果你指定的裝置不存在,允許TF自動分配裝置
tf.ConfigProto(log_device_placement=True,allow_soft_placement=True)

控制GPU資源使用率

#allow growth
config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.allow_growth = True
session = tf.Session(config=config, ...) # 使用allow_growth option,剛一開始分配少量的GPU容量,然後按需慢慢的增加,由於不會釋放 #記憶體,所以會導致碎片
# per_process_gpu_memory_fraction
gpu_options=tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction=0.7)
config=tf.ConfigProto(gpu_options=gpu_options)
session = tf.Session(config=config, ...)
#設定每個GPU應該拿出多少容量給程序使用,0.4代表 40%

控制使用哪塊GPU

~/ CUDA_VISIBLE_DEVICES=0  python your.py#使用GPU0
~/ CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 python your.py#使用GPU0,1
#或者在 程式開頭
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0' #使用 GPU 0
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0,1' # 使用 GPU 0,1
Problems:1. ValueError: Only callsoftmax_cross_entropy_with_logits with named arguments (labels=…, logits=…, …)
呼叫tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits, tf_train_labels)出現上述錯誤。
解決辦法:錯誤提示中已經給出,只能使用命名引數的方式來呼叫。呼叫函式改為:tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=logits, logits=tf_train_labels)即可。
2 .module ‘cv2’ has no attribute ‘CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE’。Traceback (most recent call last): 
NameError: name ‘CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE’ is not defined原來是 CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE is from the outdated [and now removed] cv api

解決方法
cv2.IMREAD_GRAYSCALE