tf-slim

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내 코드에서 정규화를 사용하고 싶습니다. 나는 다음과 같이 conv2d를 생성하기 위해 슬림 모드를 사용했다. slim.conv2d(input, 256, [1, 1], stride=1, padding='SAME', scope='conv1') 어떻게 정규화를 추가 할 수 있습니까? 내 손실을 정규화하기 위해 어떻게 사용할 수 있습니까?

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slim.learning.train (TensorFlow, TF-Slim)에 대한 두 번의 훈련 작업

일부 아키텍처에는 두 개 이상의 교육 작업이 필요합니다 (예 : GAN에서 생성기와 판별자를 훈련해야 함). TF-Slim 트레이닝 기능으로 어떻게 그 목표를 달성 할 수 있습니까? 내가 슬림을 볼 수있는 한 .learning.train은 단 한 번의 훈련 만받습니다.

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Tensorflow 슬림 : 다른 버전의 의의

내가 처음-V3 모델의 상단에 모델을 구축하기위한 TF 슬림 라이브러리를 사용하려고 TF 슬림 라이브러리 버전 ' 슬림 수입 tensorflow.contrib.slim를 사용 슬림 ' 두 버전이 layers.py과 같은 몇 가지 일반적인 파일의 일부 다른 세트를 가지고은 아니다 inception.slim 수입에서 '을 은 처음 모델은 사용 wheras '

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다중 GPU의 tensorflow.contrib.slim의 새로운 학습 모듈은 매우 유망한 보이는

tensorfow.slim.learning와 교육 : https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/contrib/slim/python/slim/learning.py 나는 내가 CIFAR 10 멀티 GPU 예를 재현 할 수있는 방법을 알아 내려고 노력하고있어 (또는 ImageNet의 예)이

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TensorFlow-Slim을 평가할 때 라벨을 표시합니다.

저는 TensorFlow를 가르치고 있으며, tensorflow/models/slim repo에서 이미지 분류를 위해 다른 모델을 실험하고 있습니다. 튜토리얼을 거기에 따라, 나는 사전 훈련 된 inception_v2_resnet 모델을 미세 조정했고 evaluate에 노력하고있다. eval_image_classifier.py 스크립트를 수정하여 분류하는

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tf.contrib.slim 데이터 정보 문서 준비

Slim Net에 데이터를 공급하는 방법을 이해하는 데 많은 시간을 할애했습니다. 하지만 여전히 내 훈련 데이터를 준비하는 방법을 이해할 수는 없습니다. http://caffe.berkeleyvision.org/gathered/examples/imagenet.html