有没有办法告诉TFLearn以V2格式保存检查点?我正在使用当前(r0.12.1)版本的TensorFlow。如果您遵循一个简单的示例,如:
你会被淹没:
WARNING:tensorflow:*******************************************************
WARNING:tensorflow:TensorFlow's V1 checkpoint format has been deprecated.
WARNING:tensorflow:Consider switching to the more efficient V2 forma
我试图理解tensorflow团队在github链接中提供的示例代码。除了下面几行代码之外,我能够理解大部分代码。
不确定为什么要创建fake_box_predictor变量和创建fake_model
为什么我们不能直接恢复detection_model上的检查点而不是创建fake_model
此外,我不理解上面的注释代码“我们将恢复框回归头,但初始化分类头从零”。
有人能详细解释下面的代码在做什么(以及上面提供的注释意味着什么)吗?
# Set up object-based checkpoint restore --- SSD has two prediction
#
我正在尝试使用Tensorflow的对象检测API和一个预先训练好的模型。我用下面的代码加载模型: model_name='fish_inception_v2_graph2'
PATH_TO_CKPT='models/research/object_detection/'+model_name+'/frozen_inference_graph.pb'
### Load a (frozen) Tensorflow model into memory.
detection_model = tf.Graph()
with detection_gra
我在我自己的数据集上训练了一个模型。现在,我试图使用对模型进行评估,并得到低于错误的结果
tf.app.run()
INFO:tensorflow:depth of additional conv before box predictor: 0
INFO:tensorflow:depth of additional conv before box predictor: 0
INFO:tensorflow:depth of additional conv before box predictor: 0
INFO:tensorflow:depth of additional conv befo
如何从Tensorflow model Zoo 2中了解冻结了哪些层来微调检测模型?我已经成功地设置了fine_tune_checkpoint和fine_tune_checkpoint_type: detection的路径,并且在proto文件中我已经读到“检测”是指 // 2. "detection": Restores the entire feature extractor.
The only parts of the full detection model that are not restored are the box and class prediction
使用下面的例子进行迁移学习有什么区别?
图像分类.使用预训练模型(MobileNet V2模型) https://www.tensorflow.org/tutorials/images/transfer_learning#create_这个_基座_模型_从…_这个_预训练_凸网进行传递学习和微调
对象检测-见Create model and restore weights for all but last layer节(ssd_resnet50模型)- https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_检测/实验室