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动的步长、# 是否使用全0填充、激活函数的选择以及变量的命名空间等。net = slim.conv2d(...
windows系统下安装TensorFlow(GPU版) 说明:只有NVIDIA显卡才支持用GPU跑TensorFlow。在https://developer.nvidia.com/cuda-gpus查询GPU是否支持CUDA,一般要计算能力在3.0以上才适合。 1,CUDA下载: CUDA(Compute Unified Device Architecture),是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。 CUDA是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构....
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, ResNet50 、ResNet101, MobileNet 在内大多数常用模型的结构以及预训练模型,更多的模型还会被持续添加进来。 TensorFlow Slim的安装 1、可以使用git命令下载,得到的...
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....
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...
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 “...
● 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。
TensorFlow Slim的安装 1、可以使用git命令下载,得到的文件如下图所示 2、Windows系统下加载slim文件夹模块 因为无法通过加载环境变量的方式,所以采用先建立,然后setup的方式搞定! python setup.py build python setup.py install TensorFlow Slim的使用方法
tensorflow-slim最大的特点是对一些标准的神经网络模型进行了封装。有兴趣的也可以参见tensorflow-slim代码库地址: TFLearn: TFLearn与TF-slim相比更加简洁,除了对神经网络结构进行封装外还对训练过程进行了封装。参考代码如下,没有实现,仅供参考: 注,要TF中要单独安装: ...