tensorflow1.x自动更新到tensorflow2.x contrib问题

时间: 2023-10-04 11:02:07 浏览: 131

编译Android openCV4.6.0 + openCV-contrib4.x 编译 so文件

在Android平台上，OpenCV是一个非常重要的计算机视觉库，它提供了丰富的图像处理和计算机视觉功能。在本教程中，我们将深入探讨如何编译OpenCV 4.6.0以及OpenCV-contrib 4.x版本，以便为Android设备生成适用于不同架构（'armeabi-v7a', 'arm64-v8a', 'x86_64', 'x86'）的.so动态链接库文件。 **1. 安装环境** 你需要在你的开发环境中安装以下必备组件： - **Android Studio**：用于构建和管理Android项目。 - **NDK**：Android Native Development Kit，用于编译C/C++代码。 - **Git**：用于克隆OpenCV和OpenCV-contrib仓库。 - **CMake**：构建系统，用于管理OpenCV的编译过程。 **2. 获取源代码** 使用Git命令行工具，克隆OpenCV和OpenCV_contrib仓库： ```bash git clone https://github.com/opencv/opencv.git git clone https://github.com/opencv/opencv_contrib.git ``` **3. 配置编译选项** 将opencv_contrib模块添加到OpenCV的CMakeLists.txt文件中。然后，创建一个CMake配置文件，例如`build-android.cmake`，设置目标平台、ABI、CMake版本等参数。示例配置如下： ```cmake set(ANDROID_ABI "armeabi-v7a;arm64-v8a;x86_64;x86") set(ANDROID_NATIVE_API_LEVEL 21) set(CMAKE_TOOLCHAIN_FILE ${OPENCV_SOURCE_DIR}/platforms/android/android.toolchain.cmake) set(OpenCV_EXTRA_MODULES_PATH ${OPENCV_CONTRIB_SOURCE_DIR}/modules) add_subdirectory(${OPENCV_SOURCE_DIR} ${CMAKE_BINARY_DIR}) ``` 这里的`${OPENCV_SOURCE_DIR}`和`${OPENCV_CONTRIB_SOURCE_DIR}`分别是OpenCV和OpenCV_contrib的源码目录。 **4. 编译OpenCV** 在命令行中，进入你的工作目录，然后执行以下命令： ```bash mkdir build && cd build cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DCMAKE_TOOLCHAIN_FILE=path/to/android.toolchain.cmake -DANDROID_NDK=path/to/ndk -G "Unix Makefiles" ../ make -j4 ``` `-DCMAKE_BUILD_TYPE=Release`指定编译类型为release，`-DANDROID_NDK`指向你的NDK路径，`-j4`表示使用4个核心并行编译。 **5. 处理多架构** 为了生成适用于不同架构的.so文件，你需要对每个目标架构重复上述步骤，更改`ANDROID_ABI`变量。例如，为armeabi-v7a架构编译时： ```bash set(ANDROID_ABI "armeabi-v7a") cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DCMAKE_TOOLCHAIN_FILE=path/to/android.toolchain.cmake -DANDROID_NDK=path/to/ndk -DANDROID_ABI="armeabi-v7a" -G "Unix Makefiles" ../ make -j4 ``` 然后，为其他架构重复这个过程。 **6. 检验编译结果** 编译完成后，生成的.so文件将在`build/modules`目录下的相应架构子目录中。例如，armeabi-v7a的.so文件位于`build/modules/armeabi-v7a`。 **7. 将.so文件集成到Android应用** 将生成的.so文件复制到你的Android项目的`jniLibs`目录下，对应不同的架构子目录，如`armeabi-v7a`, `arm64-v8a`, `x86_64`, `x86`。然后在AndroidManifest.xml中添加必要的权限，例如访问摄像头。通过以上步骤，你就成功地编译了OpenCV 4.6.0和OpenCV-contrib 4.x版本，并为Android的四种主要架构准备好了.so库。这将使你能够在Android应用中利用OpenCV的完整功能，包括OpenCV-contrib模块提供的额外计算机视觉算法。在实际项目中，确保正确地引用这些库，并根据需要进行进一步的优化和调试。

TensorFlow 1.x到TensorFlow 2.x的更新主要涉及到contrib模块的问题。在TensorFlow 1.x中，contrib模块提供了额外的功能和扩展，但在TensorFlow 2.x中被废弃。 TensorFlow 2.x的目标是提供更加简单易用的API，提高用户体验。为此，官方决定移除contrib模块，以减少代码复杂性和维护成本。在移除contrib模块的过程中，官方还提供了一些替代方案和迁移指南，以帮助用户平稳过渡到TensorFlow 2.x的新功能。为了解决contrib模块的问题，TensorFlow 2.x引入了一些新的功能和特性，如eager execution、tf.data模块和Keras API的更高级用法。这些改进使得TensorFlow更加易用和灵活，并提供更好的性能。同时，也为用户提供了在TensorFlow 2.x中使用之前contrib模块中的功能的替代方法。对于从TensorFlow 1.x迁移到TensorFlow 2.x的用户，需要注意contrib模块的消失，并根据官方提供的迁移指南，修改代码以适应新的TensorFlow版本。可以查阅官方文档、社区论坛和其他资源来获取更多有关此问题的详细信息和帮助。总而言之，TensorFlow 1.x自动更新到TensorFlow 2.x涉及到废弃contrib模块的问题。在TensorFlow 2.x中，contrib模块被移除，但同时引入了新的功能和特性，以提供更好的使用体验和性能。用户需要进行代码修改和迁移来适应这一变化，并可参考官方文档和其他资源获取帮助。

阅读全文

tensorflow1.x自动更新到tensorflow2.x contrib问题

相关推荐

解决TensorFlow模块无'contrib'属性的错误

TensorFlow网络构建：tf.nn、tf.layers与tf.contrib解析

contrib.framework.assign_from_values怎么修改为tensorflow2.x版本兼容

TensorFlow-2.x教程：TensorFlow 2.x版本的教程和示例，包括CNN，RNN，GAN，自动编码器，FasterRCNN，GPT，BERT示例等。TF 2.0版入门实例代码，实战教程

TensorFlow 2.x中的图像分类实战

if len(weight_dict) > 0: init_op, init_feed = tf.compat.v1.contrib.framework.assign_from_values(weight_dict) session.run(init_op, init_feed) print('Loaded %d variables from %s' % (len(weight_dict), file_name))改为tensorflow2.x兼容语句

如何下载tensorflow.contrib

tensorflow-2.0.zip

opencv_contrib-4.x工具

解决TensorFlow训练内存不断增长,进程被杀死问题

Tensorflow下构建LSTM模型

Opencv3.2+contrib VS2015 (MSVC_15_x64) 编译好的库

django.contrib.gis.gdal.envelope：空间数据处理的最佳实践

【django.contrib.gis.gdal全流程解析】：从数据获取到空间分析

Python GIS进阶教程：django.contrib.gis.gdal.srs与空间数据处理的最佳实践

TensorFlow中的回归问题处理方法

TensorFlow中的序列到序列模型应用

使用TensorFlow进行AI模型训练

深度学习框架 TensorFlow 入门与实践

最新推荐

对tensorflow中tf.nn.conv1d和layers.conv1d的区别详解

tensorflow实现在函数中用tf.Print输出中间值

单项海洋环境影响评价等级表.docx

俄罗斯RTSD数据集实现交通标志实时检测

管理建模和仿真的文件

预测区间与置信区间：机器学习中的差异与联系

基于KNN通过摄像头实现0-9的识别python代码

易语言开发的文件批量改名工具使用Ex_Dui美化界面

"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

【机器学习预测区间入门】：从概念到实现