使用tf-slim 训练自己的数据,以及将原始图像转换成 .tfrecord 数据文件 使用tf-slim 加载 tfrecord 训练图像分类模型 使用训练好的模型对单张图像分类 GPU 的选购和机器配置等 tf-slim 适用于快速处理工作上大型图像数据。之所以它能处理大型图像数据,是因为他有一个很好的数据处理过程,它能把原始的图像转换成 .tf...
下面是一个使用tf_slim构建卷积神经网络的示例代码: importtensorflowastfimporttf_slimasslim# 创建一个卷积神经网络模型defcnn_model(inputs):withslim.arg_scope([slim.conv2d,slim.fully_connected],activation_fn=tf.nn.relu):net=slim.conv2d(inputs,64,[3,3],scope='conv1')net=slim.max_pool2d(net...
此外,slim的slim.stack()操作允许调用者使用不同的参数来调用相同的操作,从而建立一个堆栈式(stack)或者塔式(Tower)的网络层。slim.stack()同样也为每个操作创建了一个新的tf.variable_scope()。比如,创建多层感知器(MLP)的简单的方式如下: # 常规方式 x = slim.fully_connected(x,32, scope='fc/fc_1') ...
tf-slim TF-Slim是一个用于定义、训练和评估复杂模型的tensorflow轻量级库,在slim库中已经有很多官方实现的网络并用ImageNet进行了预训练,如VGG、ResNet、Inception等,可直接拿来使用。本文将用Opencv的dnn模块调用预训练的InceptionV4模型进行图像分类及深度特征的提取。 首先需要下载tensorflow的model模块,地址为 代码语言...
TF-Slim中的主要模块 TF-Slim包括几个相互独立的模块(其中很多模块都已经被整合到TensorFlow标准接口中了): arg_scope提供一个新的命名空间,使得用户可以在此空间下定义默认参数; data包括定义datasetdefinition,data providers,parallel_reader, anddecodingutilities; ...
slim中实现一个层: 首先让我们看看tensorflow怎么实现一个层,例如卷积层: input = ... with tf.name_scope('conv1_1') as scope: kernel = tf.Variable(tf.truncated_normal([3,3,64,128], dtype=tf.float32, stddev=1e-1), name='weights' ...
TF-Slim是tensorflow中用于定义、训练和验证复杂模型的轻量高级API,其各个组件能够和原生tensorflow或者其他框架如tf.contrib.learn融合。 一言以蔽之,tf-slim使得定义复杂网络更加方便、快速,不用像写tensorflow底层代码一样需要自己定义各个组件,使用它不用自己一步一步定义神经网络的输入、隐藏层和输出。因此使用tf-sli...
针对你遇到的 ModuleNotFoundError: No module named 'tf_slim' 问题,我将按照提供的 tips 逐一解答: 确认'tf_slim'模块的正确名称和用途: tf_slim 是TensorFlow 的一个高层 API 库,用于定义、训练和评估复杂的模型。它简化了模型组件的重复使用,并提供了常用的图像处理和模型架构。 检查Python环境中是否已安装...
本人笔记:Inside TF-Slim(2) arg_scope 主要内容:slim.arg_scope的使用以及底层实现。 功能:为一系列(该arg_scope)内的操作(比如各种layer)提供默认的参数。 provides a new scope named arg_scope that allows a user to define default arguments for specific operations within that scope. 使用前要注意,所...
TF-Slim ImageNet数据集制作 TF-Slim(tensorflow.contrib.slim)是TensorFlow的高层API,类似layers,主要可以用来快速的设计、评估模型,有着类似keras般的语法 Tensorflow models包含一个Slim的图像分类库,可以微调、训练、使用预训练模型来对图像进行分类,包含的主要CNN网络有: ...