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    TensorFlow - TF-Slim 使用总览

    有两个卷积层有相同的padding设置,而且这三个卷积层都有相同的weights_initializer(权值初始化器)和weight_regularizer(权值正则化器)。...例如,有一个模型既要预测图像中场景的类型,又要预测每个像素的深度。那这个模型的损失函数就是分类损失和深度预测损失的和。...如果我们有一个自定义的损失函数,现在也想托管给TF-Slim,该怎么做呢?loss_ops.py也有一个函数可以将这个损失函数加入到TF-Slim集合中。...= slim.get_model_variables()variables_to_restore = {name_in_checkpoint(var):var for var in variables_to_restore...(sess, "/tmp/model.ckpt")针对不同任务对模型进行微调假设我们有一个已经预训练好的VGG16的模型。

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