利用VGG-16训练好的model parameters,然后保留Convolution和pooling层,修改fullyconnected层,使其变为可以被训练的两层结构,最终输出数字代表猫和老虎的体长。 self.flatten之前的layers都是不能被训练的. 而 tf.layers.dense() 建立的layers是可以被训练的. 训练成功之后, 再定义一个Saver来保存由 tf.layers.dense(...
machine-learningimage-processingopencv-pythonkeras-tensorflowalexnet-modelcnn-classificationinceptionv3-modelvgg16-modelplant-disease-detectionvgg19-modelresnet50-model UpdatedNov 28, 2021 Jupyter Notebook 0xpranjal/Pneumonia-Detection-using-Deep-Learning ...
output_tensor = Dense(nb_classes, activation='softmax', name='predictions')(x) model = Model(input_tensor, output_tensor) return model model=VGG16(1000, (img_width, img_height, 3)) model.summary() 略 3. 网络结构图 结构说明: 13个卷积层(Convolutional Layer),分别用blockX_convX表示 3个...
利用VGG-16训练好的model parameters,然后保留Convolution和pooling层,修改fullyconnected层,使其变为可以被训练的两层结构,最终输出数字代表猫和老虎的体长。 self.flatten之前的layers都是不能被训练的. 而 tf.layers.dense 建立的layers是可以被训练的. 训练成功之后, 再定义一个Saver来保存由 tf.layers.dense建立...
在vgg_16_model目录下看到frozen.pb文件说明冻结成功了。 0x03 准备数据校准集 创建preprocess_vgg_16_dataset文件夹。 这里我们偷个懒,因为这些模型都是1000分类的,所以数据校准集直接拿sdk里面的,我们修改一下py脚本重新运行即可,把Zhouyi\_Compass/AI610-SDK-r0p0-00eac0/AI610-SDK-1003-r0p0-eac0/user-cas...
VGG16_MODEL.trainable=False global_average_layer = tf.keras.layers.GlobalAveragePooling2D() prediction_layer = tf.keras.layers.Dense(len(label_names),activation='softmax') model = tf.keras.Sequential([ VGG16_MODEL, global_average_layer, ...
model = VGG16(weights='imagenet', include_top=True) # Input:要辨識的影像 img_path ='tiger.png' #img_path = 'tiger.jpg' 并转化为224*224的标准尺寸 img = image.load_img(img_path, target_size=(224,224)) x = image.img_to_array(img)#转化为浮点型 ...
腾讯云模型压缩(https://cloud.tencent.com/product/tiia/model-compression) 腾讯云分布式训练(https://cloud.tencent.com/product/tiia/distributed-training) 腾讯云迁移学习(https://cloud.tencent.com/product/tiia/transfer-learning) 腾讯云数据重采样(https://cloud.tencent.com/product/tiia/data-resampli...
.0', 'vgg16', pretrained=True)# model = torch.hub.load('pytorch/vision:v0.6.0', 'vgg16_bn', pretrained=True)# model = torch.hub.load('pytorch/vision:v0.6.0', 'vgg19', pretrained=True)# model = torch.hub.load('pytorch/vision:v0.6.0', 'vgg19_bn', pretrained=True)model.eval...
model.fit(train_data, train_labels, nb_epoch=50, batch_size=32, validation_data=(validation_data, validation_labels)) model.sample_weights('bottleneck_fc_model.h5') 因为特征的size很小,模型在CPU上跑的也会很快,大概1s一个epoch,最后我们的准确率时90%~91%,这么好的结果多半归功于预训练的VGG网...