我们发现,当使用大输入和每秒更高采样率处理时,使用tf.FIFOQueue并tf.train.queue_runner不能饱和多个当代GPU,例如使用AlexNet训练ImageNet。
迁移学习是一种技巧,通过为ImageNet等一系列类别提供完全培训的模型,并从现有的新类权重中重新训练,从而缩短了大量工作量。在这个例子中,我们将从头开始重新训练最后一层,同时保留所有其他层。

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