我开始使用来自slim的inception_v2_imagenet_2016_08_28预训练模型来训练faster_rcnn_inception_v2。pretrained_models/inception_v2_imagenet_2016_08_28/inception_v2.ckpt"我收到关于缺少参数(gamma)的<
浏览 5提问于2018-01-06得票数 0
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我正试图加载一个GPT2微调模型的瓶最初。在init函数期间，使用以下方法加载模型：app.modelgpt2tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')
但是，在执行预测任务<
浏览 37提问于2021-10-29得票数 1
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1与无限集的C分类
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如何从图像类型的其余部分中筛选出特定类型的图像。假设我有一个数据集，其中只包含狗的图像。我需要分类器来区分狗和世界上所有其他类型的不是狗的图像。
浏览 0提问于2020-08-26得票数 0
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我观察到的是，微调在验证精度上有很大的变化。基本上，每次我训练我的模型时，我都会看到不同的最大精度。另外，我的微调精度远远低于我的定制CNN！例如，我从一个GAN合成图像的准确率是86%的起始-v3，而它是94%与我的定制CNN。这两个网络的真实数据显示了几
浏览 5提问于2021-01-08得票数 0
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我想使用对象检测API和SLIM ()中的预训练模型来训练ssd inception_v3模型，我尝试使用配置来训练对象检测ssd初始v3模型： ssd {
num_classes在创建了模型. names 0.*文件之后，我停止了procces，加载并打印了所有张量的</e
浏览 0提问于2018-11-07得票数 2
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为什么当我为相同的选项和相同的数据库训练一个网络模型时，我得到了不同的训练模型，在结果上，我有不同的结果分类。3)我有相同的数据库来训练</e
浏览 1提问于2019-10-23得票数 0
我真的很困惑，为什么我们需要‘训练word2vec’，而word2vec本身被认为是‘预培训’？我搜索了word2vec预训练的嵌入，认为我可以得到一个映射表，直接将我的词汇表映射到预先训练的嵌入，但没有效果。相反，我只发现我们是如何训练自己的：
Word2Vec(sentences=common_texts,
浏览 0提问于2022-04-14得票数 1
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我想使用Tensorflow和Keras在预先训练好的模型中添加新的层。问题是，这些新的层不是要添加到模型的顶部，而是在开始时添加。我想创建一个三连体模型，它采用3种不同的输入和3种不同的输出，使用预先训练的网络作为模型的
浏览 73提问于2019-06-25得票数 1
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当我读到“用于句子分类的卷积神经网络”时，我注意到该论文实现了“CNN-非静态”模型--一个使用来自word2vec的预训练向量的模型，所有的单词--包括随机初始化的未知单词，和预训练向量对每个任务都进行了微调所以我只是不明白预先训练好的向量是如何对每个任务进行微调的。因为据我所知，输入向量是由word2vec
浏览 4提问于2016-10-18得票数 1
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基于10幅图像的训练目标检测模型
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我正在尝试训练一个以Resnet50为骨干的蒙克-RCNN对象检测模型。我正在使用来自PyTorch火炬视觉库的预训练模型。我只有10个图像，我可以用来训练。在相同的10张图片中，我使用了3张图片进行验证。对于评估，我使用COCO中
浏览 0提问于2020-10-23得票数 1
我使用预训练的imagenet模型来使用ResNet101和BN层来训练另一个数据集。我发现，即使我在训练数据集上进行评估，也发现评估准确率太低，不是(只达到80%
浏览 0提问于2018-04-13得票数 0
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如何在训练过程中保持模型固定？
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我正在尝试实现一个模型，该模型使用来自不同数据集的多个预训练BERT模型的编码，并使用完全连接层获得组合表示。在这方面，我希望BERT模型应该保持固定，只有完全连接的层应该得到训练。在huggingface-transformers中实现这一点是可能的吗？我
浏览 29提问于2020-04-28得票数 0
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对于图像识别，我能得到的最快的预训练网络是什么？现在我使用的是模型，它为mi提供了大约80ms的时间来处理1张图像。据我所知，你可以降低到1毫秒的一张图片。
哪个可供下载的预训练网络在提取特征方面
浏览 2提问于2015-09-02得票数 1
如果我用trainable=false冻结我的base_model，我用trainable_weights得到奇怪的数字。
冻结之前，我的模型有162个trainable_weights。冻结后，模型只有2层。我将2层绑定到预先训练的网络。trainable_weights会告诉我要训练的层吗
浏览 1提问于2019-10-06得票数 0
当我的对象检测Tensorflow 2.5GPU模型启动训练时，我得到了一个资源扩展错误。我使用了18张训练图像和3张测试图像。我正在使用的预训练模型是来自Tensorflow动物园2.2的更快的using ResNet101 V1 640x640型号。我正在使用</
浏览 4提问于2021-10-12得票数 1
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我正在尝试实现几种不同的模型，并在CIFAR-10上对它们进行培训，我想使用TF-slim来实现这一点。看起来TF-slim有两个在训练中有用的主回路: train_loop和evaluation_loop。目
浏览 8提问于2016-09-27得票数 11
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我正在按照以下方法训练图像分类模型：
我的目标是提取学习到的权重值(基于： )，并仅使用线性代数运算执行模型。函数def run_inference_on_image(image) (src )对图像进行分类，但用于对图像进行分类的线性代数运算看起来不可见。可以使用各种矩阵变换来执行模型吗?我假设这些变换是在function run_inference_on_im
浏览 3提问于2018-02-28得票数 3
目标：
腌制模型和出口重量来自一个单独的培训环境。在这里，我的目标是加载模型和权重，以便使用新的数据集来运行推理。
浏览 13提问于2022-10-13得票数 0
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感谢您对这件事的关注。
我想继续使用预先训练好的权重来训练模型。当我用model.eval()评估这个预训练的模型时，一切都很好，模型会产生一些合理的结果，但是当我想要进一步训练这个模型并用model.train()设置模式时，问题就会出现。在前向循环期间，在model.tr
浏览 3提问于2021-06-14得票数 1
如我们所知，当使用tensorflow保存检查点时，我们有3个文件，例如：model.ckpt.index
model.ckpt.meta我检查了更快的rcnn，发现它们有一个evaluation.py脚本，它可以帮助评估预训练的模型，但是脚本只接受.ckpt文件(因为他们提供了上面一些经过训练的模型)。我已经从他们<
浏览 5提问于2018-08-10得票数 0
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