1.slim安装 在当前虚拟环境下切换目录到上一级,也就是 "models\research",再进入slim,运行 “python setup.py install”, 当出现 “error: could not create 'build': 当文件已存在时,无法创建该文件” 报错时,需要将slim下的BUILD文件删除再运行 "python setup.py install"。 2.object-detection安装 其实这个...
1.slim安装 在当前虚拟环境下切换目录到上一级,也就是 "models\research",再进入slim,运行 “python setup.py install”, 当出现 “error: could not create 'build': 当文件已存在时,无法创建该文件” 报错时,需要将slim下的BUILD文件删除再运行 "python setup.py install"。 2.object-detection安装 其实这个...
下载完以后,cd models/research/slim/,slim目录下就是我们要用到的模块。 2、验证slim库 在使用slim库之前,先测试本地tensorflow版本是否集成slim模块。先来验证tf.contrib.slim模块是否有效,执行以下命令: python -c "import tensorflow.contrib.slim as slim; eval = slim.evaluation.evaluate_once" 1. 2. 3....
2.1 安装最新版本的TF-Slim TF-Slim is available astf.contrib.slimvia TensorFlow 1.0. To test that your installation is working, execute the following command; it should run without raising any errors. TF-Slim基于TensorFlow 1.0,库名为tf.contrib.slim。测试安装是否成功,运行下面的代码 python-c'impo...
relu = tf.nn.relu(tf.nn.bias_add(conv, biases))# 使用TensorFlow-Slim实现卷积层。通过TensorFlow-Slim可以在一行中实现一个卷积层的# 前向传播算法。slim.conv2d函数的有3个参数是必填的。第一个参数为输入节点矩阵,第二参数# 是当前卷积层过滤器的深度,第三个参数是过滤器的尺寸。可选的参数有过滤器移...
slim就是TensorFlow的简洁版。本篇就是介绍如何使用slim,因为自己也是刚开始接触TensorFlow,slim更是用得少,因此,本篇就当做是slim的学习记录,后面会不断更新。 先贴出slim的github,这里更详细 https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/contrib/slim 首先,导入,在安装TensorFlow时,slim包也一起...
创建了一个新的tf2_gpu的版本,环境是新的,所以都要重新安装一下。 五:安装slim模块 自己找一个目录。git一下slim源码,slim中包含很多给出的模型代码,可供训练,有脚本直接调用下载数据。 需要找到对应版本下载 使用过程:1.低版本的tensorflow是有slim可以直接调用的。可以使用tf.contrib模块。
slim = tf.contrib.slim AttributeError: 'module' object has no attribute 'contrib' 原因是我的tensorflow之前是二进制安装,没有contrib模块,将tensorflow卸载,按照以上步骤源码安装tensorflow。 2.下载源代码及数据 (1)从github上下载源码: hizhangp/yolo_tensorflowgithub.com/hizhangp/yolo_tensorflow.git ...
export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:/home/pi/tensorflow1/models/research:/home/pi/tensorflow1/models/research/slim 然后,保存并退出文件。这样一来,每次您打开新终端时都会调用“ export PYTHONPATH”命令,因此将始终正确设置PYTHONPATH变量。关闭,然后重新打开终端。 现在,我们需要使用Protoc来编译对象检测API使用的协议...
● 丰富的封装库支持:TFlearn、TF-Slim、Keras等。 1.2.2 劣势 ● 不支持Windows 除了TensorFlow所拥有的所有优势外,它对Windows用户的功能非常有限。对于Linux用户则是非常友好的. ● 支持GPU TensorFlow只有NVIDIA对GPU的支持和Python编程语言对GPU编程的支持。