tensorflow-slim

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私はTensorFlow object detection APIを使用して、SSDインセプションモデルをゼロからトレーニングしました。評価スクリプトは、モデルが何かを学んだことを示し、モデルを使用したいと考えています。私は訓練されたモデルに単一の画像を供給することができるオブジェクト検出ipynbを見てきました。ただし、これはMobileNetを使用したSSD用です。私は訓練したTensorF

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ネストされた引数のスコープ

私はTensorFlowで、このネストされた引数のスコープを理解する上で助けを必要とする： def vgg_arg_scope(weight_decay=0.0005): """Defines the VGG arg scope. Args: weight_decay: The l2 regularization coefficient. Returns:

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トレーニングと評価を同じマシンで実行するためのベストプラクティスは何ですか？

私は何をしたいですか？私はマシンが1つしかありません。定期的にモードを評価したいと思います。私は今何をしていますか？プレースホルダを使用します。トレーニングデータを入力して1000ステップのトレーニングを実行しているとします。評価のために検証データセットをフィードします。それをループに入れてください。 Googleのように、プレースホルダは長時間のトレーニングには適していません。私はスリ

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テンターボードプロットの解釈

私はまだtensorflowの初心者です。私のモデルの訓練が進行している間、何が起こっているのかを理解しようとしています。簡単に言えば、モデルをImageNetにあらかじめ用意して、私のデータセットにfinetuningを実行しています。ここではいくつかのプロットは、2つの別々のモデルにtensorboardから抽出されています Model_1 (InceptionResnet_V2) Mod

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テンソルフロー変数に行を集約

結果アグリゲータとして機能するはずのtf.Variableテンソルがあります。考えられるのは、データのバッチを含むグラフ上で操作を実行し、その結果を結果の変数に新しい行として追加するということです。冒頭で変数が空でなければなりませんのでは、私はこのようにそれを初期化します。： result_tensor = tf.Variable(0, expected_shape=[0, 5], dtyp

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Tensorflow SLIM：特徴抽出

私はここに、間違っているかを把握しようとしているTensorflowを使用してV4、そして時間後にスリムインセプションの特徴を抽出したいI.は NB_FEATURES_v4 = 1536 IMAGE_SIZE = inception.inception_v4.default_image_size CHANNELS = 3 def create_graph_v4(model_ckpt):