Tensorflow:下载并运行预先训练好的VGG或ResNet模型
TensorFlow是一个开源的机器学习框架，由Google开发和维护。它提供了丰富的工具和库，用于构建和训练各种机器学习模型。TensorFlow支持深度学习模型，包括VGG和ResNet等经典的卷积神经网络模型。
要下载并运行预先训练好的VGG或ResNet模型，可以按照以下步骤进行：
- 安装TensorFlow：首先，需要安装TensorFlow框架。可以通过官方网站提供的指南来安装适合您系统的版本。
- 下载预训练模型：在TensorFlow官方网站上，可以找到一些预训练好的模型，包括VGG和ResNet。这些模型通常以TensorFlow的SavedModel格式提供，可以直接下载并加载到您的代码中。
- 加载模型：使用TensorFlow的API，可以加载预训练好的模型。例如，可以使用
tf.keras.applications模块中的函数来加载VGG或ResNet模型。这些函数将返回一个已经在大规模数据集上进行了训练的模型实例。 - 运行模型：一旦模型被加载，您可以使用它来进行推理或预测。通过将输入数据传递给模型，您可以获取模型的输出结果。例如，对于图像分类任务，您可以将图像输入模型，并获取模型对图像的分类预测。
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我已经从下载了一个预先训练好的关于ImageNet of Inception v3的模型(在学习codelabs的教程时找到了这个链接)。
这个压缩文件包含我可以在TensorFlow中作为GraphDef直接导入的.pb文件。
我想知道是否也有类似的.pb文件用于其他架构，如ResNet，VGG16，MobileNet等。如果有，您能提供这些文件的链接吗？
提前谢谢。
致以亲切的问候，
阿贾伊
浏览 1提问于2018-05-07得票数 8
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我正在使用tensorflow slim加载预先训练好的模型，比如vgg和resnet-50。因此，对于vgg，tf-slim提供了加载RGB平均值的方法，如下所示：
from preprocessing.vgg_preprocessing import (_mean_image_subtraction,
_R_MEAN, _G_MEAN, _B_MEAN)
我找不到任何与resnet类似的东西。它还没有实现吗？此外，我还知道一些库，如py-torch，为每个模型提供全局平均值。tf-slim也是这样吗？
浏览 13提问于2017-08-14得票数 1
1回答
使用哪种图像分类进行训练？ 我们想用我们自己的图片为一个学校项目训练一个模型。我可以使用resnet50或任何其他可训练模型吗？我找不到Resnet50可训练模型，只能找到预先训练好的resnet50模型。我们正在使用Tensorflow 2。 谢谢
浏览 21提问于2020-06-16得票数 0
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预先训练好的模型，如vgg16、inception v3、mobilenet、resnet152等。请提供一些关于这方面的知识。为什么这个输入大小在不同的模型中不同？
vgg16 299*299 resnet 224*224初始v3 299*299移动网224*224
浏览 112提问于2018-09-16得票数 -5
1回答
我目前正尝试在我的TensorFlow程序中使用预先训练好的ResNet50模型。在运行训练python脚本时，我没有得到明确的指示，表明它正在使用ResNet。下面是我的训练脚本中使用ResNet的代码片段：
from tensorflow.keras.applications import ResNet50
base_model = base_model_fn(ResNet50)
final_model = build_model(base_model, num_classes)
model = Model(inputs=base_model.input, outputs=final_
浏览 0提问于2021-01-16得票数 0
让我们从头开始。到目前为止，我自己已经在Tensorflow中创建并训练了小型网络。在训练期间，我保存了我的模型，并在我的目录中获得了以下文件：
model.ckpt.meta
model.ckpt.index
model.ckpt.data-00000-of-00001
稍后，我加载保存在network_dir中的模型以进行一些分类，并提取模型的可训练变量。
saver = tf.train.import_meta_graph(network_dir + ".meta")
variables = tf.get_collection(tf.GraphKeys.TRAINABLE
浏览 8提问于2019-02-08得票数 5
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使用tensorflow，GTX 1070 (8GB RAM)是否足以运行ResNet-101？
根据ResNet的论文，ResNet比VGG-16“简单”。由于VGG-16已经在我目前的4 GB GPU (GTX 960)中运行良好，一个更大的8GB 1070 GPU应该对ResNet没有问题吧？
浏览 2提问于2016-09-06得票数 0
1回答
我最近开始研究深度学习。我需要在Windows CPU上运行使用Tensorflow加载的预先训练好的ResNet50网络。我在网上找不到一种结构化的方法来做这件事。有人能帮我一下吗。
浏览 17提问于2019-02-21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
我目前正在研究深度学习中的迁移学习。我的任务是找出每个模型在tf.keras.applications中的权重。(异常、VGG16、Vgg19、ResNet50等)
from tensorflow.keras.applications import *
model = Xception()
model.trainable = True
model.summary()
print(len(model.weights))
print(len(model.trainable_weights))
对于该任务，我更改了模型(例如VGG16、VGG19、ResNet50等)，并运行以查看结果。然后，
浏览 1提问于2021-03-02得票数 0
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？
在预先训练的vgg16模型的源代码中，填充似乎被设置为1 。因此，我想知道在导入预训练模型后，是否有方法可以改变这一点？
例如，在代码中：
import torchvision.models as models
vgg16 = models.vgg16()
conv1 = vgg16.features[0]
print(conv1)
Conv2d(3, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1)
浏览 10提问于2019-11-20得票数 0
3回答
我正在尝试使用keras进行图像分类。我想为我的项目加载一个已经训练好的模型(VGG16)。但是当我跑的时候
from keras.applications.vgg16 import VGG16
我得到一个错误。
ImportError: cannot import name 'abs'
我使用以下命令重新安装了tensorflow和keras：
pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow
conda install -c conda-forge keras
因为我发现了一些建议，重装可能会在上有所帮助，尽管它是与tf
浏览 42提问于2018-07-24得票数 3
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我想用分布式tensorflow实现一个更快的rcnn模型，但是我很难加载一个预先训练好的vgg模型，该怎么做？谢谢
浏览 2提问于2017-04-14得票数 0
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
我下载了vgg_19_2016_08_28.tar.gz并提取了vgg-19.pb图。我在tf2onnx中使用了这个。然而，这似乎有一些动态参数，因此如果失败，就会出现tf2onnx。我想检查vgg-19.pb是否是冻结的图形，如果不是，我如何获得冻结的vgg_19.pb图形？
同样的问题也适用于tensorflow_inception_graph - inception_v3_2016_08_28.tar.gz
同样的问题也适用于resnet - resnet_v1_50_2016_08_28.tar.gz
所有内容均从此处下载-
浏览 8提问于2018-07-19得票数 0
我正在开发googlenet .Can，有人告诉我如何在python中使用预先训练好的googlenet和alexnet。关于VGG和RESNET的资料太多了，但我不明白如何使用预先训练好的googlenet和alexnet
浏览 31提问于2019-12-06得票数 0
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2回答
我正在使用凯拉斯的预训练模型在两张图像中进行特征提取，但是它们给出了相同的结果(array_equal =真)。我尝试过其他模型，如VGG16和Resnet50，但结果都是一样的。是我写错了代码，还是预先训练好的模型的局限性？我能做些什么来提取不同的特征？谢谢! import cv2
from keras.applications.inception_v3 import InceptionV3
from keras.applications.inception_v3 import preprocess_input
model = InceptionV3(weights='image
浏览 26提问于2020-06-29得票数 0
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在试图加载ResNet50模型时，我得到了以下错误。我应该在哪里下载resnet50.h5文件？
Traceback (most recent call last):
File "C:\Users\drlng\Desktop\image-captioning-keras-resnet-main\app.py", line 61, in <module>
resnet = load_model('resnet.h5')
File "C:\Users\drlng\AppData\Local\Programs\Python\Pyth
浏览 3提问于2021-03-05得票数 0
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我一直在尝试使用谷歌发布的预先训练好的inception_resnet_v2模型。我使用他们的模型定义()和给定的检查点()在tensorflow中加载模型，如下所示下载一个解压检查点文件，并下载示例图像dog.jpg和panda.jpg来测试此代码。
import tensorflow as tf
slim = tf.contrib.slim
from PIL import Image
from inception_resnet_v2 import *
import numpy as np
checkpoint_file = 'inception_resnet_v2_2016_08
浏览 10提问于2016-09-20得票数 14
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我是深度学习的新手，我试图在我自己的道路和草地二元分类数据集上实现ResNet和VGGNet体系结构。
当我使用预先训练过的ResNet或VGG模型时，它们不会将图像分类为道路和草地
我想学习如何手动设置输出类。
浏览 7提问于2022-12-01得票数 0
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当你使用一个预先训练好的网络，比如VGG，ResNet等，它们通常都有相应的preprocess_input函数，直接在从VGG / ResNet / etc模块调用/导入的函数中实现。
这些对于ex来说是有帮助的。如果您想要反转转换。
现在，这些函数看起来就像这样：
@keras_modules_injection
def decode_predictions(*args, **kwargs):
return vgg16.decode_predictions(*args, **kwargs)
我从这里得到的：
如果您在Github存储库中搜索字符串“preprocess_input”
浏览 0提问于2019-11-14得票数 1
2回答
从非最终keras模型层获取输出
、、、、
我正在使用ubuntu和python3和keras，而不是tensorflow，我试图使用迁移学习从预先训练好的keras模型中创建一个模型，如所解释的那样：
我正在使用下面的代码
import numpy as np
from keras.applications import vgg16, inception_v3, resnet50, mobilenet
from keras import Model
a = np.random.rand(1, 224, 224, 3) + 0.001
a = mobilenet.preprocess_input(a)
mobilenet_model
浏览 4提问于2018-08-21得票数 7
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我想训练一个大型的人脸识别网络。Resnet或VGG-16/19. TensorFlow 1.14
我的问题是--如果我用完了GPU内存--是一个一个地训练一组层的有效策略吗？
例如训练2 cnn和最大集合层为一组，然后以某种方式“冻结重量”，然后训练下一组等等。
我知道我可以在tensorflow上训练多个GPU，但如果我只想坚持一个GPU呢.
浏览 0提问于2019-09-14得票数 0
1回答
我有以下代码，它在预先训练的VGG模型上工作，但在ResNet和初始模型上失败。
vgg_model = keras.applications.vgg16.VGG16(weights='imagenet')
type(vgg_model)
vgg_model.summary()
model = Sequential()
for layer in vgg_model.layers:
model.add(layer)
现在，将模型更改为ResNet，如下所示：
resnet_model=keras.applications.resnet50.ResNet50(weights
浏览 2提问于2019-08-12得票数 0
我想要创建一个CNN模型，使用隐藏层的连接两个预先训练的模型Resnet和VGG16。
浏览 2提问于2022-08-22得票数 -4
该代码在tensorflow==1.14和keras==2.2.4中运行良好：
def data_generator(images, descriptions, VGG16) :
while True :
for i in range(0, len(images)) :
feature = VGG16.predict(images[i]);
#variable description includes what the people are doing in this image : ["a man is cook
浏览 2提问于2021-06-29得票数 1
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1回答
我正在尝试为我自己的数据使用预先训练好的模型，它的形状是(64,256,2)，并且我能够像这样改变VGG16和ResNet50的输入形状： base_model = keras.applications.vgg16.VGG16(input_shape=(32,128,2), include_top=False, weights=None) 然而，同样的方法并不适用于初始v3和Xception。我得到的错误是： model = keras.applications.inception_v3.InceptionV3(input_shape=(64, 256, 2), weights=None,
浏览 45提问于2020-04-10得票数 0
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此函数采用预先训练好的imagenet-vgg-verydeep-19.mat模型，并使用其权重和输入返回图( model )。
<code>A0</code>
下面是TensorFlow 1中相同的实现
<code>A1</code>
但是我想知道TensorFlow 2.x中的实现
我已经阅读了这些文档<code>C2</code>
<code>C3</code>
浏览 55提问于2021-06-14得票数 2
使用0.12.1版本的tensorflow，我正在尝试使用上提供的检查点来微调一个预先训练好的vgg16模型。
我收到以下错误：
W tensorflow/core/framework/op_kernel.cc:975] Not found: Tensor name "Variable" not found in checkpoint files /home/code/tensorflow/vgg-tensorflow/vgg_16.ckpt
[[Node: save/RestoreV2 = RestoreV2[dtypes=[DT_INT32], _device=&
浏览 9提问于2017-01-13得票数 2
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我正在使用TensorFlow2.0和一个预先训练好的VGG16模型，并希望在预测过程中激活dropout。到目前为止，我尝试了以下几种方法，但没有成功：
model = tf.keras.applications.VGG16(input_shape=(224, 224, 3), weights='imagenet', is_training=True)
model = tf.keras.applications.VGG16(input_shape=(224, 224, 3), weights='imagenet', dropout_rate=0.5)
然而，
浏览 47提问于2020-03-01得票数 1
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假设我有一个ResNet50模型，我希望将该模型的输出层连接到VGG模型的输入层。 这是ResNet50的ResNet模型和输出张量： img_shape = (164, 164, 3)
resnet50_model = ResNet50(include_top=False, input_shape=img_shape, weights = None)
print(resnet50_model.output.shape) 我得到了输出： TensorShape([Dimension(None), Dimension(6), Dimension(6), Dimension(2048)]) 现
浏览 20提问于2020-04-27得票数 1
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我试图加载一个取自https://github.com/tensorflow/models/tree/master/official/resnet的已经训练好的模型，但是当我尝试加载.pb时，我在ParseFromString方法上得到一个错误： import tensorflow as tf
from tensorflow.python.platform import gfile
GRAPH_PB_PATH = '../resnet_v2_fp32_savedmodel_NHWC/1538687283/saved_model.pb'
with tf.gfile.FastGF
浏览 122提问于2019-03-19得票数 0
我试着做图像分类来区分猫和狗。我想通过训练来做到这一点。我已经在VGG16模型中尝试过这个方法，但是现在我想使用ResNet50，因为它更小，因此希望更快。对于VGG16，下面的方法有效，但对ResNet50无效。
import os
import random
import itertools
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.image as mpimg
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras
浏览 6提问于2022-04-14得票数 2
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我想使用列车前网，如VGG、ResNet等.在Keras中，必须在input_shape (w，h,3)中指定甲酸盐。如果我想将通道指定为1，是否还有更多的技巧？
conv_vgg = keras.application.VGG16(input_shape=(224,224,3))
我想指定3到1：
conv_vgg = keras.application.VGG16(input_shape=(224,224,1))
提前感谢！
浏览 1提问于2018-12-10得票数 1
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我正在使用tensorflow-slim中的ResNet-50模型来提取特征。我的问题是，在输入图像之前，我是否需要根据一些标准ResNets-50个平均值将图像居中？我知道对于vgg-19TF-slim提供了使用vgg_preprocessing.py中定义的_mean_image_subtraction(image, means)居中的选项。但是我找不到任何用于ResNets的这样的文件或函数。
浏览 8提问于2017-08-25得票数 1
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我在Xcode 9 Beta上使用SWIFT4.0的CoreML。
如果您在项目导航器中选择了一个文件VGG16.mlmodel，我将得到一个错误：There was an problem decoding this document CoreML
此外，在代码中，我得到了错误Use of unresolved identifier 'VGG16'和Use of undeclared type 'VGG16'
VG16.mlmodel从此处下载
有什么问题吗？
PS模型Places205-Google网，ResNet50和Inception v3一切都很好。
浏览 10提问于2017-06-11得票数 8
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我正在使用带有Tensorflow后端的Keras。我的工作包括在我的数据集上比较几个模型的性能，如Inception，VGG，Resnet等。我想在一个图中画出几个模型的训练精度。我正尝试在Tensorboard中这样做，但它不起作用。
有没有办法用Tensorboard在一次绘图中绘制多个图形，或者有没有其他方法可以做到这一点？
谢谢
浏览 1提问于2018-02-23得票数 27
1回答
我在互联网上看到了许多关于如何微调VGG16和InceptionV3的例子。例如，一些人会在微调VGG16时将前25层设置为冻结。对于InceptionV3，头172个层将被冻结。但是resnet呢？当我们进行微调时，我们将冻结一些基本模型的层，如下所示：
from keras.applications.resnet50 import ResNet50
base_model = ResNet50(include_top=False, weights="imagenet", input_shape=(input_dim, input_dim, channels))
.....
浏览 6提问于2017-10-11得票数 2
我一直在使用TensorFlow网站上的this教程来创建一个执行样式转换的script (python3)。我正在尝试在特定的艺术作品上训练一个模型，然后将这种风格应用到任何随机的照片上。根据我对本教程的理解，该脚本获取样式图像和内容图像，通过VGG19模型运行它们，并输出最终图像(在我的机器上大约需要30分钟)。但我没有办法保存训练好的模型，以便将其应用于另一张内容照片。本教程并没有像我期望的那样使用TF的模型fit()、predict()和save()方法。它似乎只是在训练时将预测应用于图像。 如何保存训练好的模型？保存后，如何在另一个内容照片上使用它？
浏览 14提问于2020-11-20得票数 1
在我的(最新的) Keras安装和TensorFlow 1.10KerasAPI安装中缺少了许多文档化的Keras。我按建议导入Keras的应用程序模块，并按以下方式使用它：
from keras import applications
resnet = applications.ResNeXt101(include_top=False, weights='imagenet', input_shape=(SCALED_HEIGHT, SCALED_WIDTH, 3), pooling=None)
我也试过
resnet = applications.resnext.ResNeX
浏览 3提问于2019-06-22得票数 4
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1回答
我已经训练了一个网络，并以mynetwork.model的形式保存了它。我想应用梯度凸轮使用我自己的模型，而不是VGG16或ResNet等。
apply_gradcam.py
# import the necessary packages
from Grad_CAM.gradcam import GradCAM
from tensorflow.keras.applications import ResNet50
from tensorflow.keras.applications import VGG16
from tensorflow.keras.preprocessing.image im
浏览 6提问于2021-02-13得票数 7
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我正在使用TensorFlow后端的Keras，通过预先训练好的模型(ImageNet上的VGG16)从图像中提取特征。根据我在网上读到的内容，我应该为每个图像获取一个具有4096个特征的向量。 我使用这一行来导入没有最后一个完全连接层的模型(我相信我应该这样做)： applications.vgg16.VGG16(weights='imagenet', include_top=False, pooling='avg' 然而，我最终得到的向量只有512个特征。考虑到VGG16的架构： ? 看起来我实际上是从最后一个最大池化层得到的结果(这将与Keras
浏览 59提问于2019-07-04得票数 1
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我试图在预先训练好的CNN (Densenet，VGG和Resnet)和CIFAR10数据的基础上，模仿gpflow文档中的ex2函数，用GP训练一个混合模型。但检验结果总是在0.1~0.2之间，这通常意味着随机猜测(Wilson+2016论文显示，CIFAR10数据的混合模型的精度应为0.7)。谁能给我一个提示，可能是哪里出了问题？ 我已经用更简单的cnn模型(2个卷积层或4个卷积层)尝试了相同的代码，都有合理的结果。我尝试过使用不同的Keras应用程序: Densenet121、VGG16、ResNet50，都不起作用。我已经尝试冻结预训练模型中的权重，但仍然不起作用。 def cnn_
浏览 39提问于2019-06-26得票数 0
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.com/doi/full/10.1177/1558925019897396) 我已经看到了如何冻结除完全连接的层之外的所有层的示例，但我如何尝试冻结前x层的示例，并针对我的问题对其他层进行微调？ VGG
浏览 14提问于2020-07-15得票数 0
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1回答
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。任何回复都将不胜感激。
浏览 4提问于2017-09-18得票数 1
1回答
我使用的是TensorFlow2.0和一个预先训练好的VGG16模型。我想要可视化的激活。因此，我想提取它们。
目前，我正在做以下工作：
model = tf.keras.applications.VGG16(input_shape=(224, 224, 3), weights='imagenet')
model.outputs = [layer.output for layer in model.layers]
model.build(input_shape=(1, 224, 224 ,3))
activations = model(image_data)
然而，当我尝试调用
浏览 5提问于2020-03-01得票数 1
1回答
我有以下代码，它在Keras中使用经过预先训练的ResNet50模型和imagenet DataSet：
from keras.applications.resnet50 import ResNet50
from keras.preprocessing import image
from keras.applications.resnet50 import preprocess_input, decode_predictions
import numpy as np
model = ResNet50(weights='imagenet')
print(model)
fine.
浏览 1提问于2019-03-06得票数 0
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我正在尝试通过VGG19下载TensorFlow模型。
base_model = VGG19(input_shape = [256,256,3],
include_top = False,
weights = 'imagenet')
然而，在下载完成之前，下载总是会被卡住。我也尝试过使用不同的模型，比如InceptionV3，同样的情况也发生在那里。
幸运的是，提示符使链接可用，可以手动下载模型。
Downloading data from https://storage.googleapis.co
浏览 1提问于2021-11-12得票数 1
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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
我想解决我的错误，一些tensorflow软件包，我已经安装，但我不明白什么不工作。请帮帮忙。
from tensorflow.keras.applications import ResNet50
from tensorflow.keras.applications import InceptionV3
from tensorflow.keras.applications import Xception # TensorFlow ONLY
from tensorflow.keras.applications import VGG16
from tensorflow.keras.applicat
浏览 49提问于2022-06-02得票数 0
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