我试着保存和恢复艾莱石苗条模型。但是,当我运行代码saver.restore(sess, tf.train.latest_checkpoint('I:/model/mnist/'))时,总是会遇到这个错误。并抛出错误:NotFoundError (see above for traceback): Key alexnet_v2/conv1/biases not found in checkpoint。当我运行tf.global_variables()时,我只能得到conv2d的权重,结果中没有偏差。我不明白问题出在哪里。这是我的代码:
,这是我的alex模型
def alexn
我是一名学习目标检测的学生。我用FCN实现了一个简单的对象查找模型。准确率为95%,但召回率为0。简而言之,模型已经确定所有区域都没有对象。我使用softmax_cross_entropy作为错误函数。但是,如果模型判断对象所在的部分没有对象,我想犯一个大错误。我想我必须自己设计损失函数,我应该怎么做?
def model(X, P):
x = tf.cast(X, tf.float32)
x = x / 255.0
net = slim.conv2d(x, 32, kernel_size =(3, 3))
net = slim.max_pool2d(net,
我正面临着tensorFlow的麻烦。下面的代码没问题。
来自未来导入部门,print_function,absolute_import
import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import tensorflow.contrib.slim as slim
from tensorflow.contrib.layers.python.layers import initializers
from tensorflow.python.ops import init_ops
config
在tensorflow中,我需要从inception_v3预培训模型加载权重,以便在以下代码中使用:
with tf.variable_scope(scope, "InceptionV3", [images]) as scope:
with slim.arg_scope(
[slim.conv2d, slim.fully_connected],
weights_regularizer=weights_regularizer,
trainable=False):
操作系统平台和发行版:LinuxUbuntu14.04 TensorFlow版本: tensorflow (1.4.0)来自二进制,CUDA/cuDNN版本: cuda 8.0
我已经用tensorflow训练了一个定制的模型,我正在尝试使它成为一个适合移动应用程序的tensorflow模型。我的模型定义如下:
def P_Net(inputs,label=None,bbox_target=None,landmark_target=None,training=True):
#define common param
with slim.arg_scope([slim.conv2d
我正在使用中的flowers数据集示例,并尝试重用模型的共享权重
def my_cnn(images, num_classes, is_training): # is_training is not used...
with slim.arg_scope([slim.max_pool2d], kernel_size=[3, 3], stride=2):
net = slim.conv2d(images, 64, [5, 5])
net = slim.max_pool2d(net)
net = slim.conv2d(net, 64, [
我正在尝试实现本文中的架构: (在第3页的顶部)
问题是,我的数据集包含不同大小的图像,当尝试与动态形状转置后应用卷积时,未知形状将导致错误:
ValueError: Shape of a new variable (fuse01/weights) must be fully defined, but instead was (3, 3, ?, 10).
这是我的代码:
import tensorflow as tf
import numpy as np
slim = tf.contrib.slim
def conv(input_batch, nb_kernel, nb_row, nb_
我从SavedModel格式恢复了Tensorflow模型,并在末尾添加了一个新层,这样我就可以对其进行微调。但是,我意识到从SavedModel格式到模型的标签的形状是(?,256,256,2),而我当前的标签是(?,256,256,4)。结果,我得到了这个错误:
ValueError: Cannot feed value of shape (16, 256, 256, 4) for Tensor 'labels_1:0', which has shape '(?, 256, 256, 2)'
有没有办法以某种方式修改我从SavedModel格式恢复的原始模型
我正在为我的网络建立一个新的渠道智能操作。全局平均池化结果将乘以(按元素)第一个x(输入)值。但是,当我运行train.py文件时,它会出现我无法理解的错误。请帮帮我!
错误消息:
Traceback (most recent call last):
File "E:/githubRemote/train.py", line 49, in <module>
model = init_model()
File "E:/githubRemote/train.py", line 37, in init_model
model = M
我克隆了tensorflow 1.1.0,修改了./configure文件,启用了mkl选项:
## Set up MKL related environment settings
if true; then # modify this to be true.
while [ "$TF_NEED_MKL" == "" ]; do
fromuser=""
read -p "Do you wish to build TensorFlow with MKL support? [y/N] " INPUT
fro
我是这个深度学习的新手。我通过阅读和尝试实现一个真正的网络来了解基本知识,看看它是如何/是否真正起作用的。我选择了Tensorflow的数字和下面的网络,因为他们给出了确切的结构与培训材料。 I通过查看现有网络的数字和Tensorflow文档,为使用DL进行隐写分析的体系结构编写了以下代码。
from model import Tower
from utils import model_property
import tensorflow as tf
import tensorflow.contrib.slim as slim
import utils as digits
class