用inception-v3重新訓練自己的數據模型 背景： 現代的圖像識別模型具有數以百萬計的參數，從頭開始訓練（Train from scratch）需要大量的樣本數據以及消耗巨大的計算資源（幾百個GPU），因此采用遷移學習的方式重訓一個模型（Retrain a model ...

上代碼： 結構： 打開cmd，進入inception_log目錄：執行：tensorboard --logdir='C:\Users\FELIX\Desktop\tensor學習\inception_log'查看結構。 ...

一、網絡更深、更寬帶來的問題 參數太多，若訓練數據集有限，容易過擬合； 網絡越大計算復雜度越大，難以應用；（內存和計算資源） 網絡越深，梯度越往后穿越容易消失，難以優化模型。 解決： 如何減少參數（且保證性能）：使用更小的核，比如5x5 換成 2個3*3；使用 ...

運行結果輸出： 並在inception_model文件夾中產生了如下文件： 在inception_log文件夾中生成如下文 ...

Inception-v3的設計思路小結 一、網絡更深、更寬帶來的問題 參數太多，若訓練數據集有限，容易過擬合； 網絡越大計算復雜度越大，難以應用；（內存和計算資源） 網絡越深，梯度越往后穿越容易消失，難以優化模型。 解決 ...

/details/52433324 模型下載 https://github.com/taey16/tf/tre ...

1. tf.train.Saver(） tf.train.Saver()是一個類，提供了變量、模型(也稱圖Graph)的保存和恢復模型方法。 TensorFlow是通過構造Graph的方式進行深度學習，任何操作(如卷積、池化等)都需要operator，保存和恢復操作也不例外 ...

一、聲明 　　本代碼非原創，源網址不詳，僅做學習參考。 二、代碼　　 View Code ...