Google在TensorFlow1.0,之后推出了一个叫slim的库,TF-slim是TensorFlow的一个新的轻量级的高级API接口。这个模块是在16年新推出的,其主要目的是来做所谓的“代码瘦身”。它类似我们在TensorFlow模块中所介绍的tf.contrib.lyers模块,将很多常 ...
Tensorflow的slim框架可以写出像keras一样简单的代码来实现网络结构 虽然现在keras也已经集成在tf.contrib中了 ,而且models slim提供了类似之前说过的object detection接口类似的image classification接口,可以很方便的进行fine tuning利用自己的数据集训练自己所需的模型。 官方文档提供了比较详细的从数据准备,预训练模型的 ...
2017-09-19 14:20 1 3915 推荐指数:
Google在TensorFlow1.0,之后推出了一个叫slim的库,TF-slim是TensorFlow的一个新的轻量级的高级API接口。这个模块是在16年新推出的,其主要目的是来做所谓的“代码瘦身”。它类似我们在TensorFlow模块中所介绍的tf.contrib.lyers模块,将很多常 ...
本文使用TensorFlow的基本语法(不使用高级库),搭建神经网络,来完成图片分类的功能。 实现流程是: 主要分为:制作数据集、搭建CNN网络进行训练,使用测试集验证、对一张实际应用的图片进行预测。 开发环境:ancanada + python3.5 +tensorflow ...
谷歌在大型图像数据库ImageNet上训练好了一个Inception-v3模型,这个模型我们可以直接用来进来图像分类。 下载地址:https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/models ...
下面是分类的主函数入口 下面是TextCNN模型的图构建过程: 下面是读取文本文件的过程: 下面是训练过程中的log View Code ...
2020-04-11 ...
keras中含有多个网络的预训练模型,可以很方便的拿来进行使用。 安装及使用主要参考官方教程:https://keras.io/zh/applications/ https://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/other/application/ 官网上 ...
6、在python中使用已经训练好的模型。 Caffe只提供封装好的imagenet模型,给定一副图像,直接计算出图像的特征和进行预测。首先需要下载模型文件。 Python代码如下: from caffe import imagenet from matplotlib import ...
(一):进入GitHub下载模型--》下载地址 因为我们需要slim模块,所以将包中的slim文件夹复制出来使用。 (1):在slim中新建images文件夹存放图片集 (2):新建model文件夹用来放模型 (3):在datasets文件夹中新建myimages.py文件 ...