可以用slim.stack 简写做: 代码语言:javascript 复制 net=slim.stack(net,slim.conv2d,[(32,[3,3]),(32,[1,1]),(64,[3,3]),(64,[1,1])],scope='core') slim 作用域(Scopes) slim 增加了一个名为 arg_scope 的新 scope 机制。这个新 scope 允许用户去给一个或多个 op 指定一套默认参数,...
padding="valid",3weights_initializer=tf.truncated_normal_initializer(stddev=0.01),4weights_regularizer=slim.l2_regularizer(0.005)):5#由于Lenet中是32*32的输入,而MNIST是28*28的图片,所以第一层卷积需要使用SAME卷积6net = slim.conv2d(self.input_image, 6, [5, 5], 1, padding="SAME", scope="...
32,[1,1],scope='core/core_2')x=slim.conv2d(x,64,[3,3],scope='core/core_3')x=slim.conv2d(x,64,[1,1],scope='core/core_4')# Using stack:slim.stack(x,slim.conv2d,[(32,[3,3]),(32,[1,1]),(64,[3,3]),(64,[1,1])],scope='core')...
net= slim.max_pool2d(net, [2,2], scope='pool2') 而使用slim提供slim.repeat()操作将更加简洁: net = slim.repeat(net,3, slim.conv2d,256, [3,3], scope='conv3') net= slim.max_pool2d(net, [2,2], scope='pool2') 注意,slim.repeat()操作不仅仅可以应用相同的参数,它还可以为操作加...
import tensorflow.contrib.slim as slim 导入tensorflow.contrib.slim就可使用slim Why TF-Slim? TF-Slim is a library that makes building, training and evaluation neural networks simple: TF-Slim是一个能使建立、训练和评估神经网络更简单的库 Allows the user to define models much more compactly by elimi...
在TensorFlow 2的版本中,由于已经移除了contrib模块,导致没有slim模块。然而,我们可以通过安装tf_slim模块来替换contrib中的slim模块。安装tf_slim模块的命令是:pip install tf_slim。安装完成后,我们可以通过import tf_slim as slim来导入slim模块。slim模块的作用主要是用来简化代码,使代码更加简洁规整。在使用slim模块...
TF-slim 模块是TensorFLow中比较实用的API之一,是一个用于模型构建、训练、评估复杂模型的轻量化库。 其中引入的比较实用的函数包含arg_scope、model_variables、repeat、stack。 slim 模块是在16年推出的,其主要功能是为了实现"代码瘦身"。 该模块已经成为很常用的模块之一,在github上大部分TensorFLow的代码中都会涉及...
1. 下载Tensorflow Slim源代码; 2. 将自己的数据集分为训练集和验证集,并转换成TFrecord格式; 3. 定义新的datasets文件; 4. 在slim文件夹下面新建自己数据集文件夹,目录中包括TFrecord格式的数据、用于保存训练过程中日志和模型的文件、还有所采用的预训练模型的框架; ...
slim被放在tensorflow.contrib这个库下面,导入的方法如下: import tensorflow.contrib.slim as slim 下面分别介绍slim的代码瘦身功能和slim中一些常用函数。 一、代码瘦身功能: 1、首先让我们看看tensorflow怎么实现一个层,例如卷积层: input=...withtf.name_scope('conv1_1')asscope:kernel=tf.Variable(tf.truncated...
slim是TensorFlow的简洁版,因此在实际操作过程中要简单得多。 原生TensorFlow的一个卷积层: inputs = ... ###conv1 with tf.variable_scope('conv1') as scope: weights = tf.get_variable(scope.name+'_w1', [3,3,3,16], dtype=tf.float32, initializer=tf.truncated_normal_initializer(stddev=0.1...