TF-Slim is a lightweight library for defining, training and evaluating complex models in TensorFlow. Components of tf-slim can be freely mixed with native tensorflow, as well as other frameworks, such as tf.contrib.learn. TF-Slim 是用于定义、训练和评估复杂模型的tensorflow轻量级库。tf-slim的组件...
stride=1,padding='SAME'):net=slim.conv2d(inputs,64,[11,11],4,padding='VALID',scope='conv1')net=slim.conv2d(net,256,[5,5],weights_initializer=tf
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')...
1.验证slim库 在使用slim之前,要测试本地的tf.contrib.slim模块是否有效,在命令行中输入如下命令: python -c"import tensorflow.contrib.slim as slim; eval = slim.evaluation.evaluate_once" 如果没有任何错误,则表明TF-Slim是可以工作的。 2. 下载models模块 To use TF-Slim for image classification, you a...
1.验证slim库 在使用slim之前,要测试本地的tf.contrib.slim模块是否有效,在命令行中输入如下命令: python -c"import tensorflow.contrib.slim as slim; eval = slim.evaluation.evaluate_once" 如果没有任何错误,则表明TF-Slim是可以工作的。 2. 下载models模块 ...
tensorflow实现SE模块 tensorflow 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。 最近,在使用TF-slim API编写了一些项目模型后,发现TF-slim模块在搭建网络模型时具有相同的编写模式。这个编写模式主要包含四个部分:...
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,将很多常见的TensorFlow函数进行了二次封装,使得代码变得更加简洁,特别适用于构建复杂结构...
1 TF-slim简介 TF-slim是一个轻型的TensorFlow高层API (tensorflow.contrib.slim) 。可以用来定义、训练和评估复杂模型...
转自Tensorflow slim库使用小记 看fensorflow的书发现使用的是slim库,那就要研究slim的常用函数,这个文章写的很好,转一下哈。 slim库的导入: importtensorflowastfimporttensorflow.contrib.slimasslim 常用函数: 与tensorflow自带的函数相比,slim能够让我们不用重复写函数的参数。那么函数的参数写在哪里呢?核心方法就是...
TensorFlow-Slim TensorFlow Slim 是Google 公司公布的一个图像分类工具包,它不仅定义了一些方便的接口,还提供了很多ImageNet 数据集上常用的网络结构和预训练模型。slim作为一种轻量级的tensorflow库,使得模型的构建,训练,测试都变得更加简单。 截至2017 年7 月, Slim 提供包括VGG16 、VGG19 、Inception Vl ~ V4, ...