我正在按照的说明重新训练模型。我已经成功地创建了retrained_graph.pb和retrained_labels.txt。当我使用imagenet_comp_graph_label_strings.txt和tensorflow_inception_graph.pb时，应用程序运行时没有任何错误。在GraphDef版本21中不可用。91) at org.tensorflow.demo.TensorFlowImageClass的at org.tensorflow.Gr
浏览 13提问于2017-03-15得票数 0
我已经能够在Tensorflow中使用来自python的inception v3重新训练图像分类器，并使用来自Java (Android和JSE)的模型来分类和图像。有没有可能完全用Java语言重新训练最初的v3模型，而不使用python？(Android或JSE)
浏览 0提问于2018-02-02得票数 0
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在我的实验中，我一直在使用keras inception v3模型。但是，当我打印模型摘要时，我看不到BN-辅助层.我想弄清楚，这是一个错误，还是因为某个特定的原因而被遗漏？根据Szegedy等人的“重新思考计算机视觉的初始架构”，辅助层在顶部-1错误中增加了0.4%的改进，是起始-v2和初始-v3之间的主要区别。我已经在这里附上了从keras库获得的入门-v3源代码。input_shape=Non
浏览 0提问于2018-03-25得票数 1
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使用faster-rcnn在Google Colab上训练我的模型。然而，由于GPU时间的限制，我的模型在10000步中的7000步停止了训练。!python model_main_tf2.py --model_dir=models/my_faster_rcnn_inception_resnet_v2 --pipeline_config_path=models/my_fa
浏览 7提问于2021-03-26得票数 0
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有没有办法重新训练开放图像预训练的初始v3模型初始方法，但它产生错误“张量名称"conv1/BatchNorm/beta”not found in checkpoint files/datavol/home/ec2-user/tensorflow/models/inception/inception-v3-model/incepti
浏览 1提问于2016-11-15得票数 1
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我一直在使用inception_v4和inception_resnet_v2等模型研究迁移学习。发现一些使用瓶颈的项目和一些使用tfrecords来存储训练图像的项目。当使用这两种方法用相同的数据重新训练inception_v4模型时，瓶颈给出了95%的准确率，而tfrecord只给出了75%。但是，所有的新项目似乎都使用tfrecords作为数据和.ckpt格式来存储模型。有人能给我解释一下在哪种情况下有什么区别，
浏览 7提问于2019-01-29得票数 0
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我已经重新训练了初始模型来识别自定义的图像集。我已经尝试了简单的和相机示例，并用我自己的文件替换了.pb和.txt文件。我将相机对准照片，但结果似乎与简单示例中的结果不同。我使用的配置如下所示，有什么需要配置的吗？谢谢。
浏览 0提问于2017-01-19得票数 1
我使用Kivy和Pycharm在python2.7中创建了一个Tensorflow图像分类应用程序。我使用自己的数据创建了一个自定义图形和标签文件。这个应用程序运行得很好，做了我想让它做的事情。我这段“旅程”的最后一部分是尝试将应用程序移植到android平台(我也想做Windows或web应用程序--但这似乎不是一个真正的选择。。。)然而，在花了几天时间在Google搜索、Packt (和其他)书籍中查找所有我能找到的参考资料之后，我陷入了僵局。我的问题是，这个论坛中有没有人有任何建议
浏览 1提问于2016-11-23得票数 2
当我使用TF-slim中的使用我的数据集评估重新调优的inception-v3模型时，我得到了一个错误：
NotFoundError (see above for traceback): Key InceptionV3v3检查点和重新调整的检查点中所有张量的名称，然后将这些张量与张量inception_v3.arg_scope进行比较，我发现检查点中的一些张量与inception_v3.arg_scope中的不同："Ince
浏览 0提问于2018-03-30得票数 2
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我正在尝试在TensorFlow中导入盗梦空间TensorFlow。我想在读完本教程介绍对象检测之后再应用它。
浏览 0提问于2019-11-29得票数 1
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不久前我已经完成了自己的tensorflow inception培训，最近我想在原来的模型中添加新的类。然而，当我重新训练tensorflow时，它会生成一个新的图形并标记与旧文件完全不同的文件。有没有一种组合模型的方法？或者我必须在新旧班级中重新训练？
浏览 10提问于2016-12-19得票数 0
实际上，我们正在使用faster_rcnn_inception_resnet_v2_atrous_coco预训练模型来训练我们自己的数据集图像，但我们希望改进我们的目标检测。我如何从头开始训练模型，例如，使用inception v3或v4来使用COCO数据集进行对象检测？我希望像中描述的其他模型一样，生成一个名为faster_rcnn_inception_v3_coco的预训练模型
浏览 30提问于2018-01-04得票数 0
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我想要像tensorflow github-tutorial中所示的那样训练inception模型。除了我想使用一个自制的TFRecord文件数据集。bazel build inception/imagenet_train
bazel-bin/inception/imagenet_train --num_gpus=1 --batch_size=32现在我在想，我是不是真的在从头开始训练，或者这和“重新训练最后一层-Tuto
浏览 0提问于2016-08-30得票数 1
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有没有一个例子展示了如何使用TensorFlow来训练自己的数字图像以进行图像识别，就像中使用的图像网络模型一样
我查看了CIFAR-10模型训练，但它似乎没有提供训练您自己的图像的示例。
浏览 3提问于2016-01-09得票数 13
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我在这个资源库中使用了用于图像识别的Inception-V3模型：
它们允许您下载并利用在ImageNet数据上训练的预先训练的Inception-V3模型。您下载的模型是.pb GraphDef格式，而您在tensorflow/models/inception存储
浏览 8提问于2017-01-07得票数 3
我需要先训练另一个数据集。我想使用。实际上，我想从imageNet下载所有的图片。我需要大约500‘ll。有一个脚本--bottleneck_dir=/tf_files/bottlenecks \--model_dir=/tf_files/inception
浏览 2提问于2017-04-30得票数 0
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我正在使用预训练的tensorflow inception v3模型和迁移学习在我拥有的新图像训练集上进行一些图像分类。我按照这里列出的说明操作：
然而，我得到了一些严重的过度拟合(训练精度在90多秒，但CV/测试精度在50多秒)。除了做一些图像增强来尝试增加我的训练样本大小之外，我想知道在重新训练阶段做一些dropout是否会有帮助。我使用这个文件(随tensorfl
浏览 0提问于2016-06-03得票数 4
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训练机器学习算法的强度有多大？
、、、、
要做到这一点，我可能不得不训练自己的模型，我想知道它到底需要多少数据和计算能力。这是我可以在双核i5 Macbook Pro上使用谷歌图像作为源数据来实现的吗?还是会涉及更多？
浏览 30提问于2017-06-11得票数 1
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为了将模型发送给他们，模型必须有扩展的.pb。所有模型都有扩展.ckpt，仅此而已。这里没有.meta或其他任何东西。我在科拉布工作。这是我的密码：!wget http://download.tensorflow.org/models/<em
浏览 2提问于2020-09-03得票数 1
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我已经成功地通过了，它解释了如何重新训练启动-v3模型，后来成功地重新训练了相同的模型，以便为特定的目的训练模型。然而，与其他简单的模型相比，该模型是复杂和缓慢的，比如inception v1，它的准确性足以满足某些任务的需要。具体来说，我想重新训练这个模型，以便在Android上使用它，而且理想情况下，在速度
浏览 2提问于2016-10-27得票数 1
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