我可以下载并成功测试包的。然而，这只给了我一个预先训练的网络的最终分割结果，而我也需要访问中间层的输出。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：
wget -c https://www.dropbox.com/s/rxhluo9sub7ewlp/parcellation_demo.tar.gz解压下载的文件将创建一个.c
浏览 3提问于2017-10-20得票数 1
我已经训练了一个TensorFlow分类模型。具有不同权重的相同模型可以更好地对不同类别进行分类。
有没有可能将相同的模型与不同的权重组合起来以提高其性能？
浏览 12提问于2020-05-19得票数 0
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有没有一种方法可以在Tensorflow中加载预训练的模型并删除网络中的顶层？我正在考虑Tensorflow版本r1.10我想通过删除一堆顶部卷积层来手动修剪一个预先训练好的网络，并添加一个自定义的完全卷积层编辑：
该模型是从下载的ssd_
浏览 17提问于2018-08-28得票数 1
我的目标是在Google Colab中测试Google的BERT算法。有没有通过Tensorflow Hub加载和使用自定义模型的巧妙方法？
浏览 2提问于2020-01-22得票数 0
我在TensorFlow1.14中实现了一个部分卷积层，用于基于的图像修复(我已经对它进行了测试，它可以在我的数据集上工作)。
该体系结构使用预训练(imagenet) VGG16来计算一些损失项。遗憾的是，在tensorflow中实现的VGG不起作用(我尝试过使用，就像在keras应用程序中一样。因此，我使用此将keras应用程序VGG16合并到我的TensorFlow1.14代码中。一切正常，但是后来我将混合精度训练()合并到我<
浏览 64提问于2019-11-05得票数 0
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我有一个带有".h5“和".json”文件的预先训练好的Keras模型。我想知道使用的模型的体系结构和层的名称。有没有什么我可以做的？我是新手，所以我真的不知道从哪里开始 我期待你在加载tensorflow模型时得到的日志。
浏览 14提问于2019-10-15得票数 0
我已经使用Python (conda tensorflow安装)训练过DNNClassifier。需要使用C_API对训练好的模型进行评估。有没有一种方法可以使用C_API同时加载训练模型的图形和权重？
浏览 0提问于2018-04-12得票数 1
在TensorFlow1.x中，这可以使用来完成，这非常繁琐。
在tensorflow 2.x中，有没有更简单的方法来手动将预先训练好的权重分配给特定的卷积？
浏览 5提问于2020-06-16得票数 2
我使用一个预先训练好的vgg16作为U-Net分割模型的主干。我的代码运行得很好，但我想知道是否有一种方法可以从功能层中删除填充？
Con
浏览 10提问于2019-11-20得票数 0
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。该模型有一个GaussianNoise输入层和一个GaussianDropout层，分别具有stddev和rate属性。现在，我的问题是，我需要在加载模型后更改GaussianNoise层的</em
浏览 1提问于2021-01-03得票数 0
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基于TensorFlow网页上关于对象检测应用编程接口的内容，我已经训练了一个自定义模型，并且成功地获得了它的检查点，现在我将把这个训练好的模型应用于预先捕获的视频(而不是摄像头帧)。有没有什么预先编写的代码可以帮助我这样做呢？感谢您的评论。祝你万事如意。
浏览 11提问于2021-04-01得票数 0
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我正在尝试用Tensorflow.js为我们转换一个预先训练好的模型：
我选择了mask_rcnn_inception_v2_coco。tensorflowjs_converter需要特定的output_node_names。web上的各种资源将我引向像这样的工具，它们可以帮助检查潜在的输出节点名称。不幸的是，我是在Google Colab上运行的，而且(据我所知)我不能安装ba
浏览 2提问于2018-09-14得票数 0
我需要从上面的链接使用mulit_dimensional_attention，它是用TensorFlow实现的，但我使用的是PyTorch，所以我可以将PyTorch张量转换为TensorFlow张量我在这里尝试使用的代码我必须将'rep_tensor‘作为TensorFlow张量类型传递，但我有PyTorch张量
def multi_dimensional_attention(rep_tensor
浏览 14提问于2020-03-17得票数 0
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我想在另一个Python包中使用用Tensorflow实现的预先训练好的SqueezeNet模型。问题是，当前版本的Tenorflow does not support Python 3.7以及包含整个Tensorflow包作为要求并不是一个好主意，因为它非常消耗空间，并且可能是包中的额外问题来源。最好的选择是避免将Tensorflow作为一种要求。 是否有任何选项可以</
浏览 12提问于2019-01-24得票数 1
2回答
我正在自学TensorFlow，目前正在存储库中尝试不同的图像分类模型。按照那里的教程，我已经对一个预先训练好的inception_v2_resnet模型进行了微调，并且正在尝试对其进行。我想知道是否有什么简单的方法可以修改脚本来打印它正在分类的图像的标签？这将有助于调整此脚本以用于测试集。
浏览 3提问于2016-11-29得票数 0
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？如果是这样，又是如何做到的呢？
浏览 23提问于2019-10-17得票数 0
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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，除了使用它别无选择
浏览 0提问于2020-05-10得票数 0
我遵循了面向诗人的TensorFlow教程，并用我自己的几个类替换了原有的flower_photos。现在我已经在本地机器上保存了我的labels.txt文件和graph.pb。有没有办法将这个预先训练好的模型部署到Google Cloud Platform？我一直在阅读文档，所有我能找到的都是关于如何在ML引擎中创建、训练和部署模型的说明。但我不想花钱在谷歌的服
浏览 2提问于2017-06-01得票数 3
我只有接受ckpt文件夹的应用程序接口，但是预先训练好的模型是以saved_model格式给出的。有没有什么方法可以把saved_model转换成ckpt？
浏览 24提问于2020-01-16得票数 0
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