with tf.variable_scope("model", reuse=None, initializer=initializer): m=PTBModel(is_training=True, config=config) with tf.variable_scope("model", reuse=True, initializer=initializer): mvalid=PTBModel(is_training=False, config=config) mtest=PTBModel(is_training=False, config=eval_config) tf....
importtensorflow.contrib.slim.python.slim.nets.inception_v3 as inception_v3 INPUT_DATA='flower_processed_data.npy'#处理好之后的数据文件。TRAIN_FILE ='train_dir/model'#保存训练好的模型的路径。CKPT_FILE ='inception_v3.ckpt'#预训练模型参数#定义训练中使用的参数。LEARNING_RATE = 0.0001STEPS= 300BA...
python ptb_word_lm.py --data_path=/tmp/simple-examples/data/ --model small。 这里需要注意的是你需要下载simple-examples.tar.gz包,下载地址点击这里。 运行结果如下:这里简便的放入了最后结果,我们可见,在13个epoch时,我们的测试perplexity为117.605, 对应了论文里non-regularized LSTM的114.5,运行时间约5到...
saver = tf.train.import_meta_graph('data/test.ckpt.meta') # 从 meta 文件直接加载图,返回一个存储器 print(type(saver)) # <class 'tensorflow.python.training.saver.Saver'> ### 如果没有变量,直接创建存储器,会报错的 # saver = tf.train.Saver() ### 报错 ValueError: No variables to save ...
二、demo说明 以论文中的实验为例,解压后的OCT数据集目录结构为: --OCT2017 --test --CNV --DME --DRUSEN --NORMAL --train --CNV --DME --DRUSEN --NORMAL --val --CNV --DME --DRUSEN --NORMAL 运行前,请确认tensorflow环境已准备好。 (一)训练模型 在code目录下执行: python retrain.py --im...
|--model.py |--test_all_image.py |--test_one_image.py |--training.py 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 1、数据集的准备 首先在data文件夹里创建一个train文件夹,train文件夹里存放要训练的数据集,数据集的命名方式用的是 “类别_排序.jpg的方式”,也可以按照你自...
python3 export_inference_graph.py \ --input_type image_tensor \ --pipeline_config_path training/ssd_mobilenet_v1_pets.config \ --trained_checkpoint_prefix training/model.ckpt-10856 \ --output_directory mac_n_cheese_inference_graph 你的检查点文件应该在训练目录中。 只要找出最大步骤(破折号后面最...
TFJS) def __init__(self, model_spec, shuffle): """Initialize a instance with data, deploy mode and other related parameters. Args: model_spec: Specification for the model. shuffle: Whether the training data should be shuffled. """ self.model_spec = model_spec self.shuffle =...
首先接着使用到 python 的 venv 模块创建一个虚拟环境。 python -m venvtf2_api_env 接着激活创建的虚拟环境 ▸source../tf2_api_env/bin/activate (tf2_api_env) ┏─╼[red]╾─╼[17:01:44]╾─╼[0] ┗─╼[~/Projects/ai_track_feiteng/demo2/workspace] ▸ ...
Python Packages tensorflow-gpu 1.4.0 Configure the Network First train an individual AdapNet++ model for modality 1 and modality 2 in the dataset. We will use this pre-trained modality-secific models for initializing our SSMA network. Data Augment the training data. In our work, we first re...