net= slim.conv2d(net, 64, [1, 1], scope='core/core_4')#简便方法:net = slim.stack(input_x, slim.conv2d, [(32, [3, 3]), (32, [1, 1]), (64, [3, 3]), (64, [1, 1])], scope='core') 3.scope 除了tensorflow中的name_scope和variable_scope, tf.slim新增了arg_scope操...
当你通过TF-Slim的layer或者直接通过slim.model_variable函数创建一个模型的变量时,TF-Slim将变量添加到tf.GraphKeys.MODEL_VARIABLES集合中。如果你想拥有自己定制化的layers或者variables创建机制,但是仍然想利用TF-Slim来管理你的变量,此时,TF-Slim提供一个方便的函数,用于添加模型的变量到集合中: my_model_variable =...
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...
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
python-c"import tensorflow.contrib.slim as slim; eval = slim.evaluation.evaluate_once" 虽然这里是采用 TF-Slim 处理图像分类问题,还需要安装 TF-Slim 图像模型库tensorflow/models/research/slim. 假设该库的安装路径为TF_MODELS. 添加TF_MODELS/research/slim到pythonpath. ...
TF-Slim 是用于定义、训练和评估复杂模型的tensorflow轻量级库。tf-slim的组件能轻易地与原生tensorflow框架还有其他的框架(例如tf.contrib.learn)进行整合 Usage import tensorflow.contrib.slim as slim 导入tensorflow.contrib.slim就可使用slim Why TF-Slim?
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...
TensorFlow-Slim TF-Slim 是 tensorflow 中定义、训练和评估复杂模型的轻量级库。tf-slim中的组件可以轻易地和原生 tensorflow 框架以及例如 tf.contrib.learn 这样的框架进行整合。 Usage importtensorflow.contrib.slimasslim Why TF-Slim? TF-Slim 能使神经网络的构建、训练和评估更简单 ...
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:...
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...