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我在很大程度上遵循的初始模型。比方说，我想要在每个训练循环中打印批处理中使用的图像数据，即我想在“在不同的标签集上精细调整模型”中为每个训练迭代打印“images”变量的值。代码，我该怎么做，因为会话实际上是在slim.training.train函数中创建的，因此我不能在没有sess的情况下执行sess.run(图像)？
浏览 12提问于2017-01-26得票数 1
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我正在尝试使用来解决TF-Slim的回归问题。我的数据包含60000个jpeg图像，每个图像有37个浮动标签。我将我的数据分成三个不同的tfrecords文件，分别是训练集(60%)、验证集(20%)和测试集(20%)。
我需要在训练循环期间评估验证集，并绘制一个类似的图。在TF-Slim文档中，他们只分别解释了训练循环和评估循环。我只能在训练循环结束后评估验证或测试集。而正如我所
浏览 2提问于2017-10-17得票数 2
我们应该使用预先定义的架构和预先训练的权重来训练一个新的模型。示例代码如下所示。from tensorflow.contrib.slim.nets import inception我想使用移动网络，但它似乎不会导入，因为它是不可用的。import tensorflow.contrib.slim<
浏览 1提问于2018-04-15得票数 1
我感兴趣的是使用tensorflow slim库(tf.contrib.slim)在训练期间定期对(N)(完整)测试集的模型性能进行评估。文档非常清楚地表明，slim.evaluation.evaluation_loop是可行的，而且看起来很有希望。问题是我没有第二个gpu可用，这个模型参数占用了整个gpu的内存，我想做并发评估。例如，如果我有两个gpu，我可以在第一个gpu上运行
浏览 0提问于2017-09-05得票数 1
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Tensorflow slim库为alexnet提供了图形结构，但是它似乎没有提供经过预先训练的(在Imagenet上) alexnet检查点()。是否有任何地方为TF-slim提供预先训练的alexnet检查站？
浏览 1提问于2017-01-30得票数 8
我使用CASIA(人脸识别数据集)作为训练数据集，使用TensorFlow slim模型vgg训练了一个分类模型。我想使用LFW数据集来测试模型，这是一个人脸匹配任务。所以我需要提取像fc7/fc8这样的网络特征，而不是softmax层，并比较特征之间的距离，以确定它们是否是同一个人。如何提取超薄模型的特征？from tens
浏览 1提问于2017-05-16得票数 1
我相信在很多情况下，我们需要冻结tensorflow图中的一些层，并保持其他层的可训练性。 with slim.arg_scope(inception.inceptionb_v2_arg_scope()):
浏览 0提问于2018-11-03得票数 1
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我试图调试为什么两个训练操作的行为不同，而我却以稍微不同的格式向它们提供相同的数据:一次是numpy.ndarray，另一次是tensorflow.data.Dataset。在训练过程中输入到神经网络中的每一对x，y，都将有助于记录：model.fit(ds, ...) # ds is a tensorflow.d
浏览 2提问于2021-06-24得票数 1
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在根据的多输入或多输出模型的情况下，可以使用如果b1和b2实际上是相同的目标值呢？也就是说，在几个初始层之后，模型有两个独立的“分支”，每个分支都应该给出相同的值。下面是一个非常简单的例子b1 = Dense(32)(a)
model = Model(inputs=a, outp
浏览 12提问于2018-08-19得票数 3
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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
用于iOS的TensorFlow中是否包含FIFOQueue？我训练了一个模型，冻结了它，并针对推理进行了优化，但我在iOS上收到了一条关于FIFOQueue的错误消息在训练和获取input_grap
浏览 5提问于2017-02-04得票数 0
当使用当前版本的Tensorflow-Gpu (1.5)运行时，当尝试在自定义图像集上训练时，会抛出以下错误。INFO:tensorflow:Scale of 0 disables regularizer.
INFO:tensorflow:Scale of 0 disables regularizer.WARNING:tensorflow:From C:\tensorflow1\models\research\object_detection\trai
浏览 0提问于2018-02-22得票数 9
谁能告诉我使用tensorflow在image-net上的Resnet34预训练模型？我不确定，但TF-slim训练模型是相同的还是会有不同？
浏览 2提问于2018-03-19得票数 0
在Google colab的训练和验证过程中，这两种方法都工作得很好。现在我再次重新运行完全相同的代码，每个时期的训练样本本身减少到每个时期只有92个样本(在2929个/时期之前)。两个型号使用不同的笔记本，它们现在都是这样的。 我想这可能是因为内存有限(在使用google colab一个月后，它似乎减少了一半)，所以我升级到了25G内存的Colab pro。这并不能解决问题。有没有人有同
浏览 10提问于2020-04-01得票数 1
来自，
TF通过定义模型变量进一步区分变量，模型变量是表示模型参数的变量。模型变量在学习过程中被训练或微调，并在评估或推理过程中从检查点加载。示例包括由slim.fully_connected或slim.conv2d层创建的变量。非模型变量是学习或评价过程中使用的所有其他变量，但实际执行推理并不需要这些变量。例如，global_step是在学习和评估期间使用的变量，但它实际上不是模型的一部分。同样，移动平均变量可能反映模型变量，但移
浏览 1提问于2017-01-04得票数 2
我正在做一项时间序列预测工作，而在tensorflow中使用RNNCell并不是我自己编写初始化变量，而是它经常使用global_variable_initialize()函数来完成这项工作。我听说过global_variable_initialize()检索一个变量列表，其中包含:所有的权重、所有的偏差、所有的隐藏状态，但它就像一个不知道变量范围的黑匣子，而且我在自己编写网络时也不使用偏差对于tensorflow用户，您是否更喜欢自己初始化变量(例如使用tf.Variable)？仅仅调用global_variable_i
浏览 2提问于2018-05-04得票数 1
我正在尝试使用slim接口来创建和训练卷积神经网络，但我不知道如何指定训练的批量大小。在训练期间，我的网络崩溃，因为我的显卡上的“内存不足”。所以我认为这应该是处理这种情况的一种方式…我是不是必须分批拆分数据和标签，然后显式循环，还是由slim.learning.train来处理？在我粘贴的代码中，train_data是我训练集
浏览 0提问于2016-09-12得票数 2
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我想对数据运行训练，但它不能正常运行，并显示一个模块错误： "File "train.py", line 49, in <module>ModuleNotFoundError: No module named 'object_detection'" 据我所知，由于这个错误，对象检测文件夹中的自定义模块无法运行这是以前发生过的。我想办法修好了，但我不记得是怎
浏览 14提问于2019-02-28得票数 0
我正在使用tensorflow估计器对象来训练来自官方tensorflow层文档()的模型。我可以看到训练损失在训练期间显示在控制台上。有没有办法存储这些培训损失值？
谢谢!
浏览 0提问于2018-02-23得票数 2
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