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我有一个网络，我正在选择要实现的框架: Keras、Tf-Slim或Tensorflow。
我的问题是，当我们使用Keras/Tf-slim而不是原生Tensorflow时，性能(准确性)是否会下降？
浏览 10提问于2018-01-30得票数 2
我正在尝试使用tf-slim的混合精度训练，以加快网络的训练速度，并利用我的GPU上可用的张量核心。我还想使用具有预先训练的检查点的多个网络架构。我的问题是，我不知道如何使用tf-slim将类型转换放到fp16和fp32中。
浏览 8提问于2018-11-03得票数 0
我正在使用TF-Slim从预先训练的模型微调我的模型。当我使用create_train_op时，我发现它有一个参数是variables_to_train。global_step=global_step, summarize_gradients=True)
但在官方的TF-Slim
浏览 8提问于2018-02-01得票数 1
我正在尝试运行TF SLIM中的一个教程，在这个教程中，您可以使用Inception-V3 (~104Mb)对flowers数据集进行微调。GPU大约有2 2Gb的内存。当批处理大小超过8个时，我会收到一个错误，因为GPU内存不足。事实上，我似乎收到了几条消息，每条消息看起来都是这样的：
W tensorflow/core/common_runtime/bfc_allocator.cc:217] Ran out of memory trying to allocate 646.50MiB. The caller indicates that this is not a failure, but
浏览 11提问于2017-03-03得票数 0
另外，是否有可能实现与tensorflow和TF-slim的跳转连接？我检查了TF-瘦库，但它似乎不包含跳过层作为其包含的层之一。
提前谢谢你！
浏览 1提问于2017-05-23得票数 2
您如何使用TF-Slim训练功能来实现这一点？据我所知，slim.learning.train只接受了一次训练操作。
浏览 12修改于2016-09-15得票数 2
TF-Slim使用自己的训练循环。然而，我想使用TF-Slim模型(Resnet50)，同时仍然使用我自己的tensorflow训练循环。TF-Slim模型简单地输出预测，然后我计算我自己的总损失。但我想确保我没有错误地使用TF-Slim。TF-Slim训练过程如下所示：update_ops
# are run
浏览 1提问于2017-06-05得票数 4
有没有办法打印tf-slim模型的文本表示，沿着什么的线条
name size total cap.Y cap.X
浏览 13修改于2016-09-08得票数 1
我正在尝试使用来解决TF-Slim的回归问题。我的数据包含60000个jpeg图像，每个图像有37个浮动标签。在TF-Slim文档中，他们只分别解释了训练循环和评估循环。我只能在训练循环结束后评估验证或测试集。而正如我所说的，我需要在训练期间进行评估。
浏览 2提问于2017-10-17得票数 2
我想在训练集(is_training=True)和验证集(is_training=False)上运行给定的模型，特别是如何应用dropout。现在，公开了一个参数is_training，该参数在构建网络时传递给dropout层。问题是，如果我使用不同的is_training值调用该方法两次，我将得到两个不同的网络，它们不共享权重(我认为？)。我如何让这两个网络共享相同的权重，以便我可以运行我在验证集上训练的网络？
浏览 0修改于2016-09-08得票数 4
我使用DatasetDataProvider从tfrecord获取图像。我可以‘打印(图像)’，但当使用‘sess.run(图像)’来获取它时，程序似乎陷入了一个无限循环。我不知道我是否犯了错误。 Tensor("Reshape_3:0", shape=(28, 28, 1), dtype=uint8, device=/device:CPU:0) from __future__ import absolute_import from __future__ i
浏览 4修改于2017-04-29得票数 0
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我正在将最初在Caffe中实现的像素标记(FCN-样式)代码移植到TensorFlow上。我使用Slim实现的ResNets (ResNet-101)的步长为16 8px，并进一步对其进行向上卷积层的采样，以达到8 8px的最终步长。我有batch_size=1，因为输入的图像是任意大小的。问题是训练真的很慢。它在3.5分钟内处理了100幅图像，而我最初的caffe实现在相同的硬件上用30秒完成了(特斯拉K40m)。下面是我所拥有的代码的简化版本：import tensorflow.contrib.
浏览 3修改于2016-10-18得票数 3
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TF-slim inceptionv3从头开始训练
我使用slim/ train _image_TASTIFER.py在我自己的数据集上训练inception_v3模型: python train_image_classifier.py
浏览 1提问于2017-02-09得票数 1
我使用的是tensorflow slim提供的预训练的resnet50模型。当我使用这个模型进行推理时，我得不到正确的结果。有人能帮我解决问题吗？下面是我用来做推理的代码。此问题后的图像预处理方法import tensorflow.contrib.slim.nets as netsimport urllib.requestimport matplotlib.pyplot as plt
import numpy
浏览 0修改于2018-05-03得票数 1
我正在尝试实现几种不同的模型，并在CIFAR-10上对它们进行培训，我想使用TF-slim来实现这一点。看起来TF-slim有两个在训练中有用的主回路: train_loop和evaluation_loop。import ...
train_log_dir = ...
浏览 8修改于2016-10-05得票数 11
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我想冻结模型并部署它们。首先，我使用了和提供的slim教程，使用InceptionV3，它很好。然后，我尝试对从resnet_v1_50下载的进行同样的操作。谢谢!cd /path/to/tensorflow-models/research/slimpython export_inference_graph.py --alsologtostderr --model_name=resnet_v1_50 --output_file=resnet_v1_50_inf_graph.p
浏览 0提问于2018-11-28得票数 0
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尽管我排除了检查点文件中不存在的变量，但程序仍试图在checkpoint.The函数中找到它们真的让我很困惑。有人能帮我吗？ tf.logging.set_verbosity(tf.logging.INFO)
images, labels, bboxs, origin_sizes = read_content_recorder.get_image_batch(
浏览 0修改于2017-08-25得票数 0
from __future__ import absolute_importfrom __future__ import print_function
import tensorflow as tf
from nets import nets_factory
tf.app.flags.
浏览 9修改于2017-11-09得票数 0
下面的代码使用TF库加载模型并完成它在分类任务中的性能达到90% (我省略了加载数据和预处理)： logits, _ = resnet_v1.resnet_v1_50(images, num_classes=dataset.num_classes, is_training=True)
tf.losses.softmax_cros
浏览 1修改于2018-06-18得票数 0
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当我使用TF-slim中的使用我的数据集评估重新调优的inception-v3模型时，我得到了一个错误：
NotFoundError (see above for traceback): Key InceptionV3
浏览 0提问于2018-03-30得票数 2
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