TensorFlow object detection API을 사용하여 SSD 초기 모델을 처음부터 교육했습니다. 평가 스크립트는 모델이 무언가를 배웠고 이제는 모델을 사용하고자 함을 보여줍니다. 훈련 된 모델에 단일 이미지를 공급할 수있는 객체 감지 ipynb을 살펴 보았습니다. 그러나 이것은 MobileNet과 SSD를위한 것입니다. 나는 메타 그래프를로드
내가 TensorFlow이 중첩 인수 범위 지정의 이해에 도움이 필요합니다 : def vgg_arg_scope(weight_decay=0.0005):
"""Defines the VGG arg scope.
Args:
weight_decay: The l2 regularization coefficient.
Returns:
내가 원하는 것을 원하십니까? 나는 기계가 하나뿐입니다. 주기적으로 모드를 평가하고 싶습니다. 내가 지금 가지고있는 것들? 플레이스 홀더를 사용하십시오. 교육 자료를 제공하여 1000 단계의 교육을 실행한다고 가정 해보십시오. 평가를 위해 유효성 검사 데이터 세트를 제공합니다. 그것을 반복하십시오. Google에서 제안했듯이, 자리 표시자는 장기간 학습을위
나는 여전히 tensorflow에 초보자이며 내 모델의 교육이 진행되는 동안 무엇이 일어나는지를 이해하려고 노력 중입니다. 간단히 말해서, 나는 모델을 ImageNet에 미리 배치하여 finetuning을 내 데이터 세트에 사용하고 있습니다. 여기에 몇 가지 플롯이 개 별도의 모델 tensorboard에서 추출됩니다 Model_1 (InceptionResn
특정 단계 수에 대해 rmsprop 옵티 마이저를 사용하여 MobilenetV1 모델을 교육했습니다. 그리고 지금은 옵티 마이저를 rmsprop에서 adam으로 변경하고 여기에서부터 교육을 재개하려고합니다. 그러나 훈련 된 모델을로드 할 때 옵티 마이저를 rmsprop에서 adam으로 변경할 때 다음과 같은 오류가 발생합니다. 나는 모델 훈련을 위해 TF-
결과 집계 도구로 작동해야하는 tf.Variable 텐서가 있습니다. 아이디어는 데이터의 일괄 처리로 그래프에서 연산을 실행하고 그 결과를 결과 값에 새로운 행으로 추가해야한다는 것입니다. 시작 부분에 변수가 비어 있어야하기 때문에 , 나는 다음과 같이 초기화 : : result_tensor = tf.Variable(0, expected_shape=[0,
내가 Tensorflow를 사용하여 V4 슬림 셉션의 특징을 추출 할, 그리고 시간이 뭐가 잘못 알아 내려고 후 , 여기 I.가 NB_FEATURES_v4 = 1536
IMAGE_SIZE = inception.inception_v4.default_image_size
CHANNELS = 3
def create_graph_v4(model_ckpt):