使用vgg.h5模型+ Keras (GPU上的Tensorflow后端)进行实时对象分类.效果很好。然后,我尝试使用带有vgg.h5权重的纯tensorflow图:
我构建了一个图表(我在tf.Variable中存储内核和偏见经过调查,我发现所有的卷积层工作,但第一个全连接层输出(fc1与25088×4096权值矩阵)在vgg16中计算了大约5分
我想在Keras/Tensorflow中创建一个具有多个输出的神经网络。我想要创建一个单一的损失函数,它考虑到所有的输出,并相应地计算损失。我需要这样做,因为输出是相互关联的。我怎样才能做到这一点?我读过关于将所有输出连接到一个单一的密集层,然后计算该层的损失。是否有更方便的方法来实现多个输出的单一损失?我在想这样的事情:
def my
当我训练这个模型时,我总是得到0.217的准确率。即使我改变每一层神经元的每一个计数,我仍然得到0.217的准确率 categories of training image data (我使用open cv将图像转换为数组,并使用pickle存储数据集y.pickle', 'wb')
pickle.dump(y, file2)
file2.close() ‘训练代码’ import tensorflow</e