我正在尝试训练一个接受4通道输入的卷积网络，并希望使用像VGG16这样的预训练模型。我不应该使用VGG16的初始卷积块是有意义的，因为它们是针对3个通道输入进行训练的，并重新定义了初始卷积块。但是，我想从VGG16开始使用block3。如何使用Tensorflow Keras api实现这一点
浏览 20提问于2019-05-04得票数 1
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我不仅要利用特征提取器预训练的权重，还要利用特征映射层的分类器/本地化预训练权重，使用tensorflow对象检测API ( tensorflow object Pre)对tensorflow对象检测模型当我的新模型与我用于微调检查点的预训练模型有不同数量的
浏览 1提问于2018-03-20得票数 2
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我想将一组预先训练好的权重从Tensorflow导出到Keras。问题是Tensorflow中的批量归一化层只嵌入Beta和Gamma作为可训练权重，而在Keras中，我们也有Moving_mean和Moving_variance。我不知道从哪里获得这些权重。
浏览 28提问于2017-08-01得票数 0
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所以，我在ResNet50 2中重新训练了一个预先训练过的TensorFlow 2模型，它使用的是tf.keras框架，上面添加了两个密集的层。现在，我想将层中的权重可视化为中的基本ResNet模型。但是，将保存的模型重新
浏览 0提问于2020-01-12得票数 3
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我有来自Keras模型的h5权重。我知道只有高级API发生了变化，但是您知道我是否仍然可以使用h5权重吗？很可能可以加载它们，但是和tf.keras权重之间的结构不同吗？
谢谢
浏览 2提问于2020-06-18得票数 0
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我想通过初始化一个保存的模型的权重来训练一个模型，下面是我使用的代码： la = saved_model.get_layer(name='conv2d') relu = tf.nn.relu(conv+bias) 使用</e
浏览 16提问于2021-08-19得票数 0
一个奇怪的事情是，我的预先训练过的模型是用原始的keras模型构建的，我的意思是它不是来自tensorflow.keras的。在tensorflow基于量值的权值剪枝与Keras示例中，他们展示了如何处理tensorflow.ker
浏览 0提问于2019-05-31得票数 4
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我目前正在开发一个使用Keras + Tensorflow的模型，以便确定一组蛋白质的温度范围。我首先做的是创建一个预先训练的模型，将蛋白质转化为嵌入物，然后预测其各自的温度。我现在要做的是将这个pre=trained模型合并到一个新模型中，该模型可以使用这个给定的<
浏览 30提问于2020-11-11得票数 1
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我在TensorFlow 1.14中构建了一个经过训练的模型，该模型使用(现在已被废弃的) 层(在中的TensorFlow 2.0中可用)，并且我正在尝试将旧层的权重移植到一个使用构建的新TensorFlow2.0模型中，
浏览 4提问于2019-11-11得票数 2
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我关注了一篇关于如何从头开始实现vgg16-model的博客，我想用Keras的预训练模型来做同样的事情。我查了一些其他的博客，但我想找不到合适的解决方案。我的任务是将集成电路图像分为缺陷和非缺陷。 我在一篇论文中看到，他们使用vgg16的预训练imagenet模型进行织物缺陷检测，他们冻结了前七层，并针对自己的</em
浏览 14提问于2020-07-15得票数 0
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我在凯拉斯有个受过训练的模特。是否可以使用“.h5”文件中预训练模型的前4个conv层的权重来初始化新模型的前
浏览 6提问于2020-08-19得票数 0
我正试图将两种经过预先训练的角膜模型移植到议会联盟的机器中。我成功地使用IPUstrategy.scope加载并运行了它们，但是我不知道我这样做是否正确。我有我的预培训模型的.h5文件格式。/model1.h5")在搜索您的ipu.keras.models.py文件后，我找不到任何加载方法来加载经过预先训练
浏览 2提问于2021-04-23得票数 2
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我有一个Tensorflow图(output_graph.pb)，我是通过在之后在盗梦空间( Inception V3 )上进行迁移学习获得的。现在，我需要提取各个层的权重，以便将它们导入到用Keras创建的模型中。我知道从tensorflow直接将图转换为keras模型()是不可能的。
浏览 1提问于2018-09-30得票数 1
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我有一个预先训练过的模型(tensorflow模型)，它是使用来自公共数据集的数据进行训练的。我有元文件和录入文件。我想训练我的tensorflow模型使用新的数据从私人获得的数据集。我有小数据集，所以我想微调我的模型根据‘战略2’或‘战略
浏览 0提问于2020-03-02得票数 1
我看到tensorflow对象检测API允许用户自定义输入的图像大小。我的问题是如何使用预先训练的权重，这些权重通常是在224*224图像上训练的，有时是300*300图像。在我使用的其他框架中，比如caffe rfcn、yolo和keras ssd，图像被缩小以适应带有预先
浏览 3提问于2017-09-12得票数 1
我想要使用预先训练的VGG16模型的Keras，以及另一个TensorFlow模型。我想从Keras中的一个VGG16层获取输出，将其放入TensorFlow模型中，只对后者进行培训。如果我为Keras使用TensorFlow后端，这是可能的</em
浏览 0提问于2018-04-11得票数 3
我使用的是一个预先训练好的(用Python语言编写的) Keras模型，方法是使用tensorflow.js将其加载到JavaScript中，并使用tensorflow.js库。/dnn_fscav.json");在同一路径中，我将权重保存在一个.bin文件中。现在，我
浏览 1提问于2021-01-03得票数 0
在预先实现的keras模型(VGG16等)中，我们指定可以改变模型输入的形状，并仍然加载经过预先训练的imagenet权重。
我感到困惑的是，第一层的权重会发生什么呢？如果输入张量有一个不同的形状，那么权值的数量将不同于预先训练的模
浏览 0提问于2017-12-04得票数 1
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我在Keras中使用卷积神经网络(CNN)进行语义分割(图像像素的多类分类)。
特别是，我正在将此应用于农作物(植被)的航空图像。在Keras中，我成功地开发了一个工作流，用于为一个特定的数据集划分/分类不同的作物(让我们将这个数据集称为rural area #1)。我可以应用在rural area #1上训练的Keras权重来初始化另一个dataset
浏览 0提问于2018-02-08得票数 3
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