我有一个TensorFlow模型，大致如下： with tf.variable_scope("predictionreturn train_step
return self.predict(x)
我可以像my_model = MyModel()一样实例化模型，然后使用sess.run(my_model.train_step(x, y))训练它，但是如果我想在像sess.run(my_mo
浏览 2提问于2018-08-28得票数 2
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我已经在TensorFlow中实现了我自己的MobileNet版本，并希望通过与官方tensorflow_hub版本进行比较来验证它。input_shape=(IMG_SIZE, IMG_SIZE, 3)), Layers.Dense(len(class_names))
]) 但是这个模型已经被训练过了我已尝试呼叫initializer%s，但tensorflow_hub.KerasLayer%s没有。我还尝试使用glorot_u
浏览 15提问于2020-03-30得票数 0
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几天前我用过tensorflow。使用固定权重构建卷积层很简单，只需将权重内核传递给conv2d()即可。并且可以方便地加载预先训练好的模型，如VGG19。但我发现使用pytorch不是这样的，因为conv2d()不接受显式的内核，而是接受内核大小。所以我想知道，我们是否可以通过简单地将权重传递给像conv2d()这样的方法来重用VGG19中的权重</em
浏览 4提问于2017-09-18得票数 1
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我正在使用Tensorflow tf.Saver加载一个预先训练的模型，我想通过擦除(重新初始化为随机)适当的权重和偏差来重新训练它的几个层，然后训练这些层并保存训练后的模型。我找不到重新初始化变量的方法。我尝试了tf.initialize_variables(fine_tune_vars)，但它不起作用(我假设因为变量已经初始化</em
浏览 8提问于2016-08-15得票数 7
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我正在尝试在TensorFlow2.0中运行FaceNet模型。我下载了一组预先训练好的权重(.pb文件)，并使用tf.GraphDef()在TF1.14中加载图形。我想知道我应该如何在TF 2.0中运行它： 我尝试使用tf.SavedModel.load()方法，但返回一个空的签名字典。在新的Tensorflow 2.0版本中是否可以重用TF 1.x pb文件？
浏览 23提问于2019-10-17得票数 0
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根据这个演示，下面这行代码下载了一个预先训练好的模型和一个测试MR卷：有没有一种方法可以加载预先训练
浏览 3提问于2017-10-20得票数 1
我有一个自定义的预训练模型的权重。我需要为我通过模型传递的不同输入提取表示，这些输入跨越模型的不同层。做这件事的最好方法是什么？我使用的是TensorFlow 2.1.0，目前使用hub.KerasLayer()或tf.saved_model.load()加载模型的权重。
任何帮助都将不胜感激！我对TensorFlow非常陌生，
浏览 0提问于2020-05-10得票数 0
我需要用少量的节点创建一个简单的神经网络模型，对其进行训练，然后评估得到的已经训练好的网络中的某些参数。 我需要重复几次(>100)。因此，我只想重新初始化权重，而不是每次都创建一个新模型。以下是我的代码中有问题的部分： import tensorflow as tf
from tensorflow
浏览 66提问于2019-03-20得票数 0
是否有一种方法将经过训练的TensorFlow模型并将所有tf.Variables及其各自的权重(从运行中的tf.Session中或从检查点中)转换为具有该值的tf.constants，这样就可以在新的输入张量上运行模型，而无需初始化或恢复会话中的权重？那么，我基本上可以将一个经过训练的<em
浏览 0提问于2018-08-27得票数 0
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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类时，TensorFlow对象检测API将如何处理分类权重张量
浏览 1提问于2018-03-20得票数 2
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我已经有一个正在运行的实现，它利用这个TensorFlow集线器模块：https://tfhub.dev/google/imagenet/inception_v3/feature_vector/1，并利用包含的预先训练好的权重执行微调我现在想使用the same TensorFlow Hub module，但放弃了提供的权重，并使用我自己的内核<e
浏览 14提问于2019-02-11得票数 1
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我正在尝试使用TFMOT (Tensorflow model Optimization ToolKit)修剪一个预先训练好的模型。是否有必要重新训练修剪后的模型以获得更小的gzip大小？如果不重新训练，模型gzip大小不会减小。
浏览 39提问于2020-11-05得票数 0
在中，他们描述了如何在TensorFlow张量上调用Keras模型。x = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, 784))他们还说：
注意:通过调用Keras模型，您将重用它的体系结构和权重。当您在张量上调用模型时，您将在输入张量的基础上创建新的TF操作，这些操作将重用模型中已经存在
浏览 4提问于2017-10-17得票数 10
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我使用的是tensorflow联合示例中的示例"stateful_clients“。我想使用预先训练好的模型权重来初始化模型。我使用函数model.load_weights(init_weight)。第一轮的验证准确率仍然很低。我该如何解决这个问题？
浏览 1提问于2020-12-13得票数 1
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关于Keras迁移学习的探讨
、、、、
转移的第一种方法是加载训练模型，切断最后一个密集和softmax分类层，添加新的密集层和softmax层(对应于新类的数量)，冻结除新添加的层之外的每一层，并将模型拟合到新的数据集上。传输模型的第二种方法是初始化一个新模型，基于新的数据集，冻结除最后一层之外的每一层，仅将加载的模型中的
浏览 5提问于2020-06-15得票数 0
然而，在加载模型或加载权重的情况下，fit()如何知道它所提供的权重实际上是有用的，不应该丢弃，然后分配随机值来代替这些权重。，在第一次划线过程中，权重是逐层初始化，还是在第一次划线之前，对所有层都进行初始化。(我想说的是，如果模型中有5层稠密层，那么初始化是否一次表示一层，即第一稠密层被初始化，然后该层发生前
浏览 6提问于2020-12-25得票数 1
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我想在Python3中的初始v3模型和TensorFlow中冻结这些层，除了前三个层之外，并修改这三个层的权重，以便能够重新初始化和重新训练网络的前三个层。如果在初始模型中不能这样做，是否还有其他网络(在TensorFlow中)可以这样做？
浏览 0提问于2017-12-06得票数 2
我想在tensorflow中训练一个模型，然后导出训练权重(和偏差)，并使用它们在具有不同较小学习率的新图中恢复训练。我不需要保存或使用先前训练的模型的体系结构(我将再次定义模型体系结构)。我所需要的就是初始化新的权重，使其等于训练好的权重。有没有一种简单的方法可以做到这一点？谢谢。为了恢复和
浏览 3提问于2018-02-17得票数 1
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，并针对自己的问题对后九层进行了微调。(来源：https://journals.sagepub.co
浏览 14提问于2020-07-15得票数 0
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我在jupyter笔记本上有一个NN模型：W = tf.Variable(tf.zeros([feature_counttrain_op = 我正在使用下面的脚本训练这个模型init_op)
curr_
浏览 0提问于2018-02-01得票数 0
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