当使用stride=2时，pytorch和tensorflow的ResNet模型给出了不同的结果
当使用stride=2时，PyTorch和TensorFlow的ResNet模型给出了不同的结果。这是因为PyTorch和TensorFlow在实现ResNet模型时使用了不同的默认参数和实现方式。
ResNet（Residual Network）是一种深度卷积神经网络模型，通过引入残差连接（residual connection）解决了深层网络训练过程中的梯度消失和梯度爆炸问题，使得网络可以更深更容易训练。
stride是卷积操作中的一个参数，用于控制卷积核的滑动步长。当stride=2时，卷积核每次滑动2个像素，即跳过一个像素进行下一次卷积操作。这样可以减小输出特征图的尺寸，同时增加感受野（receptive field）。
PyTorch和TensorFlow在实现ResNet模型时对stride=2的处理方式略有不同，导致了结果的差异。具体来说：
- PyTorch中的ResNet模型默认使用stride=2的卷积操作来减小特征图的尺寸。这意味着在网络的某些层中，特征图的尺寸会被减小一半。这种设计可以有效地降低特征图的维度，减少计算量，并且在一些任务中可能有利于提取更高级别的特征。在PyTorch中，可以通过torchvision.models.resnet系列函数来使用ResNet模型。
- TensorFlow中的ResNet模型默认使用stride=1的卷积操作，并通过池化层来减小特征图的尺寸。这意味着在网络的某些层中，特征图的尺寸不会改变。这种设计可以保持特征图的尺寸不变，更好地保留细节信息，并且在一些任务中可能有利于提取更精细的特征。在TensorFlow中，可以通过tf.keras.applications.resnet系列函数来使用ResNet模型。
总结起来，当使用stride=2时，PyTorch的ResNet模型会通过卷积操作减小特征图的尺寸，而TensorFlow的ResNet模型会通过池化层来减小特征图的尺寸。这种差异可能会影响模型的特征提取能力和性能表现。
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我目前正在用PyTorch中的自定义优化器训练一个ResNet18模型。 我使用的是CrossEntropyLoss()和PyTorch的ResNet18模型。在tensorflow中，输出具有所需的形状，但在pytorch中，为了找到准确性，必须找到预测标签的argmax。 如果我的batch size = 64是resnet模型，为什么预测的标签是形状64,1000 这1000个值对应于什么？
浏览 167提问于2021-10-13得票数 0
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Platform : ubuntu 16.04
Python version: 3.5.2
mmdnn version : 0.2.5
Source framework with version : Tensorflow 1.14.0 with GPU
Destination framework with version : Pytorch 1.1.0
预训练模型路径:
初始resnet v2模型(Tensorflow)(来自)
运行脚本：
mmconvert -sf tensorflow -iw inception_resnet_v2_jsy.pb --inNodeName input --
浏览 1提问于2019-07-25得票数 5
我一直在使用这里提供的代码的resnet56模型：。
我注意到这个实现与许多其他在线可用的ResNet示例不同，我想知道PyTorch使用损耗()的反向传播算法是否可以解释所提供的代码中的lambda层和快捷方式。
如果是这样的话，是否有人能深入了解PyTorch如何能够为反向传播解释lambda层(例如，PyTorch如何知道如何区分该层的操作)？
我还不得不修改代码以适应我自己的用例，而且我自己使用选项== 'A‘的实现似乎没有产生很好的效果。这可能只是因为选项== 'B‘，它使用卷积层而不是填充，对我的数据更好。
self.shortcut = nn.Se
浏览 4提问于2020-01-19得票数 1
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为什么TensorFlow选择在右下角填充？
有了SAME填充，在我看来，在第一个真正的像素处启动内核的中心锚是合乎逻辑的。由于使用不对称填充，这导致与其他一些框架的差异。我理解不对称填充原则上是好的，因为否则会留下一个未使用的填充行/列。
如果TensorFlow给左和顶填充以先见之明，它将进行与Caffe/cudnn/$frameworks相同的卷积和权值，并且无论填充与否，重量转换都是兼容的。
代码：
import numpy as np
import tensorflow as tf
import torch
import torch.nn as nn
tf.enable_
浏览 1提问于2017-03-21得票数 10
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1回答
张量流或角的特征可视化很容易，可以在这里找到。或
如何在火把里做这件事？
我使用PyTorch和预先训练的resnet18模型。我只需要输入图像并为特定的层(例如Layer2.0.卷积2)获得激活。在预训练模型中指定了Layer2.0卷积2。
简单地说，如何将一个代码链接到PyTorch？如何获取resnet18 PyTorch中的特定层以及如何获得输入图像的激活。我在tensorflow中尝试过这个，它成功了，但没有PyTorch。
浏览 2提问于2019-11-24得票数 3
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我试图将从Tensorflow模型中保存的权重导入到PyTorch中。到目前为止，结果非常相似。当模型要求使用conv2d和stride=2时，我遇到了一个麻烦。
为了验证失配，我在TF和PyTorch之间建立了一个非常简单的比较。首先，我将conv2d与stride=1进行比较。
import tensorflow as tf
import numpy as np
import torch
import torch.nn.functional as F
np.random.seed(0)
sess = tf.Session()
# Create random weights and i
浏览 4提问于2018-10-24得票数 10
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我试图通过在imagenet数据集上预先训练的Resnet模型来提取图像的特征，因为网络应该给出2048个特征的长度。当我尝试使用TensorFlow时，它给出了相同的特征长度，但当我尝试PyTorch版本时，它给我的长度是1000。 Tensorflow的代码如下 import numpy as np
from numpy.linalg import norm
import pickle
from tqdm import tqdm, tqdm_notebook
import os
import random
import time
import math
import tensorflow
浏览 22提问于2021-06-17得票数 1
下面是一篇关于修改后的模型的量化感知培训Resnet18教程，如下所示：
#!/usr/bin/env python
# coding: utf-8
# In[ ]:
# Modified from
# https://github.com/pytorch/vision/blob/release/0.8.0/torchvision/models/resnet.py
import torch
from torch import Tensor
import torch.nn as nn
from torch.hub import load_state_dict_from_url
from
浏览 166提问于2022-07-20得票数 1
嗨，我需要将模型的第一次卷积从rgb/resnet_v1_50/conv1 1/权值:0 (float32_ref 7x7x3x64)更改为rgb/resnet_v1_50/conv1 1/权重:0 (float32_ref 7x7x4x64)，因此基本可以将滤波器的数目从3增加到4，以接受4个通道映像，但在其他地方保持预先训练的权重(只是额外的信道初始化ramdonly)。
，你知道如何在Tensorflow 1.x中这样做吗(我更像一个PyTorch的家伙.)？
在PyTorch中，我需要：
net = model.resnet50(num_classes=dataset_train.nu
浏览 3提问于2019-10-13得票数 1
model_urls = {
'resnet18': 'https://download.pytorch.org/models/resnet18-5c106cde.pth',
'resnet34': 'https://download.pytorch.org/models/resnet34-333f7ec4.pth',
'resnet50': 'https://download.pytorch.org/models/resnet50-19c8e357.pth',
&#
浏览 22提问于2022-07-20得票数 0
我已经给出了pytorch模型文件，并给出了一些目标检测结果。对象检测结果给出了识别它检测到的对象类型的编号，但是我需要模型文件中的名称。
我发现的一些python代码如下所示
model = DetectMultiBackend(weights, device=device, dnn=dnn, data=data, fp16=half)
stride, names, pt = model.stride, model.names, model.pt
我很确定我需要获得names数组，但我使用的是java，而不是python。我查看了ai.djl.pytorch.engine.PtModel，但
浏览 19提问于2022-09-21得票数 0
我正在尝试将某些Keras (TensorFlow)代码转换为Pytorch，并且无法将Keras (TensorFlow)中的MaxPooling3d复制为PyTorch中的MaxPool3d。
以下代码：
import torch
import torch.nn as nn
import tensorflow.keras.layers as layers
import matplotlib.pyplot as plt
kernel_size = (10, 10, 2)
strides = (32, 32, 2)
in_tensor = torch.randn(1, 1, 256, 256
浏览 12提问于2022-02-20得票数 0
1回答
我使用mmdnn将两个模型(vgg16和resnet50)从带有TensorFlow后端(来自as model.save文件)的Keras转换为PyTorch。这是通过以下方式完成的：
mmconvert -sf keras -iw vgg.h5 -df pytorch -om keras_to_torch.pt
A = imp.load_source('MainModel','/weights/keras_to_torch.py')
model = torch.load('/weights/keras_to_torch.pt')
对同一数据集
浏览 4提问于2021-06-16得票数 6
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我用4通道图像(RGBY)标记了dataset。我想使用预先训练的分类模型(使用pytorch和ResNet50作为模型)。所有的pytorch模型的3个渠道，尽管。那么，问题是：如何使用3通道预训练模型来处理4通道数据？我下一种方式是加载模型：
import torchvision.models as models
resnet50 = models.resnet50(pretrained=True)
浏览 1提问于2021-06-03得票数 0
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我有一个pytorch二进制分类模型，我将其转换为coreML。我分别使用下面的教程/文档https://coremltools.readme.io/docs/pytorch-conversion和https://github.com/onnx/onnx-docker/blob/master/onnx-ecosystem/inference_demos/resnet50_modelzoo_onnxruntime_inference.ipynb通过onnx直接和间接地转换了我的模型。 对于从PyTorch转换而来的原始pytorch和onnx模型，softmax函数之前的输出和概率类似。但是通
浏览 75提问于2020-10-25得票数 0
1回答
在tensorflow keras中，当我训练一个模型时，在每一个时代它都会打印出精度和损失，我想用pythorch闪电做同样的事情。
我已经创建了我的模块，但是我不知道怎么做。
import torch
import torch.nn as nn
from residual_block import ResidualBlock
import pytorch_lightning as pl
from torchmetrics import Accuracy
class ResNet(pl.LightningModule):
def __init__(self, block, lay
浏览 4提问于2022-02-23得票数 1
回答已采纳
为了在Swift 5(ios-iphone6s，xcode 11)中使用它，我将.pt转换为torchscript模型(.pt)。在Swift中，模型的“预测”函数给出了它的嵌入值(张量)。由于它作为预测结果返回了NSNumber数组，所以我使用类型转换NSNumber来计算两个嵌入值之间的距离。L2归一化、点积等。
然而，在pytorch版本得到正确答案的同时，torchscript模型得到了很多错误的答案，不仅有不同的答案，而且两种嵌入对在torchscript中的距离计算也与PC机上pytorch模型的结果不同。实际上，在使用类型铸造进行距离计算之前，NSNumber(Swift)中的嵌
浏览 3提问于2020-02-08得票数 3
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1回答
我试图用ResNet50上的这个模块替换Conv2d。 class SubtractedConv(nn.Module):
def __init__(self, input_ch, output_ch, kernels, stride=1):
super().__init__()
self.point_wise = nn.Conv2d(input_ch, output_ch//2, 1, bias=False, stride=stride)
self.depth_wise = nn.Conv2d(output_ch // 2, outpu
浏览 95提问于2019-02-12得票数 1
以前，我成功地加载了一个带有ResNet参数的ResNet50_Weights模型，但是突然间，我开始得到以下错误：
Traceback (most recent call last):
File "splitting_models.py", line 3, in <module>
from torchvision.models.resnet import ResNet50_Weights
ImportError: cannot import name 'ResNet50_Weights' from 'torchvision.mo
浏览 63提问于2022-07-18得票数 1
我使用add_scalar和add_graph方法从torch.utils.tensorboard.SummaryWriter保存标量摘要和模型图。
在摘要文件上运行张力板时，不显示模型图。在右下角只有两个小矩形，但是它能够显示标量变量和图像。
从所附的pytorch文档中获取的示例代码
import torch
import torchvision
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
from torchvision import datasets, transforms
# Writer will output to ./r
浏览 2提问于2019-08-29得票数 2
我是计算机视觉模型结构的新手，我使用models @tensorflow/tfjs-node的Tensorflow来让一些模型检测某些对象。使用Mobilenet和Resnet，模型使用的是Channels Last格式，所以当我用tf.node.decodeImage创建张量时，格式默认是Channels Last，就像3个通道的shape: [1, 1200, 1200, 3]，预测数据工作得很好，能够识别对象。
但是模型从Pytorch转换为ONNX，然后转换为Protobuf格式，saved_model.pb有Channels First格式，如shape: [1, 3, 1200,
浏览 13提问于2021-12-28得票数 0
回答已采纳
这条线工作得很好
self.conv = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=2, padding=1, bias=False)
我介绍了ResNet18
self.conv = ResNet18()
**ResNet Class**
'''ResNet in PyTorch.
For Pre-activation ResNet, see 'preact_resnet.py'.
Reference:
[1] Kaiming He, Xiangyu Zhang, Shaoqing Ren, Jian
浏览 5提问于2020-07-16得票数 0
我有一个pytorch模型和一个tensorflow模型，我想在一个图形处理器上一起训练它们，按照下面的过程：input --> pytorch model--> output_pytorch --> tensorflow model --> output_tensorflow --> pytorch model。
有可能做到这一点吗？如果答案是肯定的，我会遇到什么问题吗？
提前谢谢。
浏览 5提问于2017-10-17得票数 5
“显然！”，你可能会说.但我很难用随机初始化的差异来解释一个显著的差异。
以两个经过预先训练的基线集(平均池层之前)为例，用相同的图像填充它们，您将注意到输出特性并不遵循相同的分布。具体来说，TensorFlow的主干网相对于Pytorch的主干，ReLU具有更多的抑制特性。此外，如第三张图所示，这两个框架之间的动态范围是不同的。
当然，这种差异被处理分类任务的密集层所吸收，但是:这种差异能用训练过程中的随机性来解释吗？或者训练时间？或者还有什么能解释这种区别的东西呢？
复制代码：
import imageio
import numpy as np
image = imageio.i
浏览 1提问于2021-05-03得票数 5
我希望使用一个特性提取器(如ResNet101)，并在之后添加使用特征提取器层输出的层。不过，我似乎想不出怎么做到的。我只在网上找到了解决方案，其中使用了整个网络，而没有添加额外的层。我对Tensorflow缺乏经验。
在下面的代码中，您可以看到我尝试过的内容。我可以在没有额外的卷积层的情况下正确运行代码，但是我的目标是在ResNet之后添加更多的层。通过尝试添加额外的conv层，将返回以下类型的错误: TypeError: float32，got ([(‘resnet_v1_101/卷积1’)，.
一旦我增加了更多的层，我想开始在一个非常小的测试集上训练，看看我的模型是否能过关。
impor
浏览 0提问于2019-05-20得票数 1
回答已采纳
我正在尝试加载一个预先训练好的模型
model_urls = { 'resnet18': 'https://download.pytorch.org/models/resnet18-5c106cde.pth', 'resnet34': 'https://download.pytorch.org/models/resnet34-333f7ec4.pth'}
当我使用以下代码时，它总是将模型加载到cuda:0。如果我想把它加载到cuda:3中呢？
model = ResNet(BasicBlock, [3, 4, 6, 3])
de
浏览 1提问于2018-05-20得票数 0
对于给定的图像，我将提取ResNet特性，即，在所有conv层和全局最大池之后，这将为每幅图像提供一个2048长度的向量。
早些时候，我在后端keras==2.3.1中使用tensorflow==1.13.1。现在，我转向了tensorflow==2.0.0，因为keras已经与tensorflow合并了。我将代码替换为tf.keras而不是keras。
但是，现在提取的特征与先前提取的特征不一样。ResNet是一种独立于tensorflow/keras，甚至不依赖于tensorflow/keras，甚至是火把的模型。它的功能是预先定义的。为什么会出现这种差异呢？是否有任何参数可以被调整以获得
浏览 0提问于2020-01-17得票数 4
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2回答
放电筒模型初始化的几个问题
、、、、
我无法初始化我的模型，并得到：
TypeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-82-9bfee30a439d> in <module>()
288 dataset = News_Dataset(true_path=args.true_news_file,
fake_path=args.fake_news_file,
289 emb
浏览 3提问于2020-07-11得票数 1
1回答
这是我的代码，以便将resnet50模型与此模型(我想在数据集上进行培训)连接起来。我想在代码中冻结resnet50模型的层(参见Trainable=false)。这里我介绍了resnet 50模型
``
import tensorflow.keras
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.applications.resnet50 import ResNet50
from tensorflow.keras.preprocessing import image
from tensorflow.keras.applications.resn
浏览 0提问于2019-12-27得票数 1
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如何将这个模型从pytorch导入到keras？我从post底部编写模型，但是Keras和pytorch模型给出了不同的结果。 class net_pytorch(torch.nn.Module):
def __init__(self,Nin=6,Nout=1,Nlinear=112*60):
super(vel_regressor, self).__init__()
self.model1 = torch.nn.Sequential(
torch.nn.Conv1d(Nin,60,kernel_size=3,stride=1,gro
浏览 16提问于2019-01-25得票数 0
torch.nn.Conv2d(7, 64, kernel_size=(7, 7), stride=(2, 2), padding=(3, 3))
在上面的电筒卷积代码行中，填充= (3,3)参数发生了什么。我们如何在tensorflow中实现相同的填充。
tf.keras.layers.Conv2D(7, 64, stride = (2,2), padding="same padding as pytorch")
我们如何在tensorflow中实现这一点？
浏览 3提问于2020-07-14得票数 1
在通过pytorch对resnet50模型进行培训时，我得到了以下错误：
RuntimeError:无效参数0:除维度0外，张量的大小必须匹配。在/pytorch/aten/src/TH/generic/THTensorMoreMath.cpp:1333上获得第1维的3和1
我用的是：
使用此数据集
浏览 0提问于2019-03-07得票数 0
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我用tf.estimator训练了一个resnet，在训练过程中保存了模型。保存的文件包括.data、.index和.meta。我想载入这个模型，并得到新图像的预测。在tf.data.Dataset训练过程中，将数据输入模型。我一直在密切关注给定的resnet实现。
我希望使用feed_dict将模型和输入恢复到节点。
第一次尝试
#rebuild input pipeline
images, labels = input_fn(data_dir, batch_size=32, num_epochs=1)
#rebuild graph
prediction= imagenet
浏览 2提问于2018-02-08得票数 3
我使用以下代码将经过预先培训的ResNet50 keras模型导出到tensorflow，用于tensorflow服务：
import tensorflow as tf
sess = tf.Session()
from keras import backend as K
K.set_session(sess)
K.set_learning_phase(0)
# Modelo resnet con pesos entrenados en imagenet
from keras.applications.resnet50 import ResNet50
model = ResNet50(weig
浏览 0提问于2018-11-25得票数 2
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我正在用tensorflow训练一个网络，但是结果还不够好。该模型不能泛化，因此它只能检测到每幅图像中的几个对象(框)。
从上面，我不知道如何确定我的网络是否太小/太大，我的目的。目前，我使用的是Resnet101，但我不知道它是否适合我(我想检测5个对象类)，或者是否应该更改为ResNet50或ResNet152。
有什么办法来选择它吗。
谢谢。
浏览 2提问于2018-02-12得票数 0
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1回答
我已经看到，可以在PyTorch中的顺序对象中创建顺序对象。据我所知，TensorFlow有一个不同的Sequential类。在TensorFlow中也能做到这一点吗？这是我试图移植的代码。这在技术上不是等同于直接将子模型的层添加到模型中，而不是在顺序模型中创建顺序模型吗？ 而且，这不等同于子类化，对吧？ def CORnet_Z():
model = nn.Sequential(OrderedDict([
('some_layer', some_module(5, 32, kernel_size=5, stride=2)),
(
浏览 17提问于2020-12-30得票数 1
我希望使用resnet50预培训模型，使用PyTorch，并使用以下代码加载它：
import torch
model = torch.hub.load("pytorch/vision", "resnet50", weights="IMAGENET1K_V2")
虽然我升级了火炬视觉，但是我收到了以下错误：
有什么想法吗？
浏览 16提问于2022-09-05得票数 1
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2回答
我比较了使用py电筒和on运行时输入的推理时间，我发现on运行时在GPU上实际上要慢一些，而在CPU上则要快得多。
我在Windows 10上尝试过这个。
从源代码安装的ONNX运行时版本: 1.11.0 (onnx版本1.10.1)
Python版本- 3.8.12
CUDA/cuDNN版本- cuda版本11.5，cudnn版本8.2
GPU模型和内存-象限M2000M，4GB
相关代码-
import torch
from torchvision import models
import onnxruntime # to inference ONNX mod
浏览 19提问于2022-01-17得票数 2
我正在运行上的EC2 g2(NVIDIA GRID K520)实例，并看到一个OOM错误。我尝试过各种组合，以删除使用GPU的代码，为CUDA_VISIBLE_DEVICES='0'加上前缀，并将batch_size减少到64。我还是没能开始训练。你能帮上忙吗？
W tensorflow/core/common_runtime/bfc_allocator.cc:270] **********************x***************************************************************************xx
W te
浏览 3提问于2016-10-04得票数 1
1回答
我用自定义的dataset在Pytorch上培训了一个经过预培训的ResNet18模型，并想知道是否可以传输我的模型文件来训练另一个具有不同体系结构的文件，例如ResNet50。我知道我必须相应地保存我的模型(在上解释得很好)，但这是我以前从未想过的问题。
我计划使用更先进的模型，比如VisionTransformers ( ViT )，但我不知道我是否已经开始使用经过预培训的ViT，或者我只需要使用以前的模型文件，并使用它作为预培训的模型来训练ViT。
示例场景：ResNet18 --> ResNet50 --> Inception v3 --> ViT
我最好的猜测是，这
浏览 8提问于2022-03-14得票数 1
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我对这个话题还不熟悉，所以请原谅我缺乏知识。有一个非常好的模型叫做inception resnet v2，它基本上是这样工作的，输入是一个图像，输出一个预测列表，以及它们的位置和有界的矩形。我发现这非常有用，我想使用已经工作过的模型来识别它现在不能识别的东西(例如，如果一个人戴着口罩或没有戴面具)。是的，我想在模型中添加一个新的识别类。
import tensorflow as tf
import tensorflow_hub as hub
mod = hub.load("https://tfhub.dev/google/faster_rcnn/openimages_v4/incept
浏览 0提问于2020-06-21得票数 0
我在Pytorch中使用了经过预训练的图像分类项目，我的目的是将最初为1000到4个的类数进行更改。但是，当我尝试添加一个model._fc层时，我继续看到"EfficientNet‘object没有属性’分类器“这个错误。下面是我的代码(Config.NUM_CLASSES = 4)：
elif Config.MODEL_NAME == 'efficientnet-b3':
from efficientnet_pytorch import EfficientNet
model = EfficientNet.from_pretrained(
浏览 7提问于2021-06-19得票数 1
回答已采纳
我正在使用Python3.7和PyTorch 1.0开发一个人脸识别系统。我想使用VGGFace2 Resnet50预训练模型，如描述的作为一个特征提取器。我已经下载了模型和重量。如自述项目所述，我运行以下代码：
MainModel = imp.load_source('MainModel', 'resnet50_128_pytorch.py')
model = torch.load('resnet50_128_pytorch.pth')
第一行按预期执行，但在第二行中我得到
‘'ascii’编解码器不能解码位置1124的字节0xc3
浏览 1提问于2019-03-23得票数 0
回答已采纳
我正在尝试重建一个用tensorflow编写的神经网络。对于卷积层，他们只使用padding='SAME'。这在pytorch中是不存在的。我知道，我可以用stride=1的p = (n - 1) / 2来计算填充，但是如果结果不是整数值呢？在我的例子中，n是4，我总是希望实现相同的填充。
浏览 0提问于2020-10-02得票数 1
1回答
伙计们！
我试图在本地运行猫的例子，但我在训练步骤中卡住了。我得到了这个很长的错误。有没有人能帮我弄清楚哪里出了问题？
提前谢谢。
命令: bertalan@mbqs:~/tensorflow/models$ python对象检测/Train.py --logtostderr --pipeline_config_path=/home/bertalan/tensorflow/models/object_detection/samples/configs/Myfaster_rcnn_resnet101_pets.config _dir=TrainCat
下面是带错误的输出：
INFO:tensor
浏览 6提问于2017-07-26得票数 0
1回答
我想在go应用程序中使用预先训练好的模型。尤其是Inception-ResNet-v2模型。这个模型似乎只能通过tensorflow集线器()获得。
但是，我找不到任何文档如何将tensorflow hub与tensorflow的go语言绑定一起使用。
如何在go中下载和使用这些模型？
浏览 3提问于2019-06-18得票数 0
您好，我正在制作一个用于训练数据集的模型，但是在我的resnet_model中，我遇到了属性错误，所以请帮助我解决这个错误。下面是代码： from Lib.data_loader import DataLoader
from Lib.resnet_model import Resnet3DBuilder
from Lib.HistoryGraph import HistoryGraph
import Lib.image as img
from Lib.utils import mkdirs
#import tensorflow as tf
import os
from math impor
浏览 411提问于2021-05-08得票数 1
回答已采纳
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，将保存的模型重新加载到
model = tf.keras.models.load_model(path/to/model.hdf5)
model.summary()
结果：
如您所见，ResNet模型的层没有单独列出，这意味着调用
model.layers[0].get_weights()[1]
只会导致
[7 7 3 64]
因此，如何访问基本ResNet50 V2模型中每个层的
浏览 0提问于2020-01-12得票数 3
回答已采纳
我一直试图通过vm实例上的控制台将我的模型部署到AI平台上进行预测，但是我得到了错误"(gcloud.beta.ai-platform.versions.create)创建版本失败。错误检测到的坏模型：“加载模型失败:加载模型时出现意外错误:ModuleNotFoundError中的问题:没有名为'torchvision‘的模块(错误代码: 0)”
我需要同时包括torch和torchvision。我遵循了这个问题中的步骤，但无法获取用户gogasca所指向的文件。我试着从Pytorch网站下载 .whl文件并将其上传到我的云存储中，但得到的错误与没有模块torchvision
浏览 1提问于2020-05-21得票数 2
回答已采纳
我的工作是很少射击学习，我想使用高效的网络作为骨干特征提取器。大多数模型使用Resnet作为特征提取器。例如，我可以使用下面的代码，它为我提取特性-
from model.res50 import ResNet
self.encoder = ResNet()
self.fc = nn.Linear(hidden_dim, num_classes)
def forward(self, data):
out = self.encoder(data)
out = self.fc(out)
return out
我正在使用这个高效网络的PyTorch实现- 有效网络-PyTo
浏览 0提问于2021-06-02得票数 0
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