TensorFlow-Slim 简介【转载】 TF-Slim 是 TensorFlow 中一个用来构建、训练、评估复杂模型的轻量化库。TF-Slim 模块可以和 TensorFlow 中其它API混合使用。 Slim 模块可以使模型的构建、训练、评估变得简单:允许用户用紧凑的代码定义模型。这主要由 arg_scope、大量的高级 layers 和 variables 来实现。这些工具增加了...
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: __init__(): build_model(): fit(): predict(): 1. __init__(): 这...
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="...
#举个例子: 来自《Tensorflow实战Google深度学习框架》#直接使用TensorFlow原始API实现卷积层withtf.variable_scope(scope_name):weights=tf.get_variable('weight',...)biases=tf.get_variable('bias',...)conv=tf.nn.conv2d(...)relu=tf.nn.relu(tf.nn.bias_add(conv,biases))#使用TensorFlow-Slim实现卷积...
TensorFlow-Slim 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. ...
对于tensorflow.contrib这个库,tensorflow官方对它的描述是:此目录中的任何代码未经官方支持,可能会随时更改或删除。每个目录下都有指定的所有者。它旨在包含额外功能和贡献,最终会合并到核心Tensorflow中,但其接口可能仍然会发生变化,或者需要进行一些测试,看是否可以获得更广泛的接受。所以slim依然不属于原生tensorflow。那么...
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...
基于tensorflow_slim模型调参的flower102鲜花分类过程 实验软件环境如下 windows10tensorflow-gpu1.11 python3.5 1.数据分析工作 1.1数据介绍 实验所使用数据集由102类产自英国的花卉组成。每类由40-258张图片组成。具体示例如下图所示: 下载地址为: http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/data/flowers/102/ ...
一、tf.contrib.slim 构建 CNN 模型 我们再次考虑文章TensorFlow 训练 CNN 分类器中的 10 分类任务,唯一的区别是我们希望用更简洁的代码来替换predict函数。这可以通过使用tf.contrib.slim模块来实现。 在tf.contrib.slim模块中卷积层的定义通过函数: slim.conv2d(inputs,num_outputs,kernel_size,stride=1,padding=...
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