我正在使用TF Estimator在数据集上训练模型。在最初的几次训练迭代中，我希望冻结网络中的某些层。对于剩下的迭代，我想解冻这些层。def ModelFunction(features, labels, mode, params):
if mode == tf.estimator.ModeKeys.TRAIN:estimatorSpec = tf.estimator.E
浏览 22提问于2018-12-27得票数 0
我在efficientnet_B0中使用了迁移学习，我想做的就是在网络学习的过程中逐步解冻各层。首先，我在整个网络的顶部训练一个密集层，而其他层都是冻结的。我使用下面的代码来冻结图层： layer.trainable = False
然后，我解冻整个模型，并使用以下代码冻结我需要的确切层但是，当我再次<e
浏览 2提问于2020-10-06得票数 1
在tensorflow 2.0中，对冻结图形的支持会继续存在还是会被废弃？我指的是从saved_model创建/优化冻结图形的脚本和API。同样，运行推理的API也是如此。假设它将在未来得到支持，那么在tensorflow 2.0中对冻结图运行推理的推荐方法是什么？
浏览 5提问于2019-04-08得票数 7
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但是，我注意到没有角化酶(博客)推荐的层冻结。一种方法是冻结所有VGG16层，并在编译期间只使用代码中的最后4个层，例如： layer.trainable = False
据推测不冻结VGG16层会带来什么后果？
浏览 0提问于2018-04-23得票数 12
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什么是冻结/解冻一层神经网络？
、、、、
我已经和神经网络玩了很长一段时间了，最近我在训练神经网络之前遇到了“冻结”和“解冻”这两个术语，同时读到了关于迁移学习的知识&我很难理解它们的用法。
我如何确定我是否需要解冻？如果是这样的话，我如何确定哪些层需要解冻
浏览 3提问于2020-06-06得票数 6
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我想知道在使用自定义估计器时，是否可以在列车/评估循环中使用函数 (以便存储图形的冻结版本)。best_validation_accuracy = -1 estimator.traininput_fn=train_input_fn, steps=how_often_validation)
浏览 0提问于2018-07-18得票数 4
一些背景任何需要访问解密/挂载卷中的任何文件的进程都会变得没有响应。进程(如: mysqld)仍在运行。在查看正在运行的进程列表
浏览 5提问于2016-02-12得票数 0
model = tf.estimator.DNNClassifier(feature_columns=feat_cols, hidden_units=[1024, 512, 256])saver = tf.train.import_meta_graph(file_path + "/" + "model.ckpt-1000.meta")
saver.restore(sess,tf.train.lat
浏览 3提问于2018-06-04得票数 0
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似乎我只能使用mmconvert来读取.pb冻结的图形文件。 但是，在使用tf.estimator.Estimator时，它创建的.pb文件是SavedModelDef。我认为这是tf GraphDef的包装器。因此，可以使用freeze_graph.py从SavedModel中提取GraphDef .pb文件。 在那里，我需要tf GraphDef中输入节点的名称。根据框架，tf.Estimator使用tf
浏览 37提问于2019-01-10得票数 3
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为了避免转换错误和删除optimize_for_inference进程中的丢包层，我将eval_graph.pbtxt分别保存在检查点文件旁边，以便在freeze_graph中使用。但是，在将冻结模型文件和优化模型文件(均为.pb)导入到拉伸板进行检查后，我发现：优化后的模型
似乎optimize_for_inference删除了输入张量层的形状信息，如果我冻结模型并将图形保存在训练模式(默认的graph.pbtxt)中
浏览 3提问于2019-05-13得票数 2
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现在，我确实在培训中使用了100作为批处理大小，但是在Estimator模型函数中，我还指定输入样本大小的数量是可变的。所以我料到了？X 784将在Tensorboard中显示。input_layer = tf.reshape(features["x"], [-1, 28, 28, 1], name="input_layer")
我尝试在相同的模型上使用estimator.train和estimator<
浏览 0提问于2018-04-09得票数 6
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问题是关于Tensorflow及其更高的API估计，更一般的是关于导出和重用模型。
有几种导出tensorflow模型的工具: tf.train.Saver、直接写入和导入图及其相关权重。我的兴趣在于tf.estimator.Estimator对象以及我们如何重用它们。我的用例非常简单:我拟合了一个简单的模型，比如在tensorflow中，并且希望在一个更复杂的模型中使用它的预测。是否有一种高效的方法来编译tf.estimat
浏览 2提问于2017-06-16得票数 0
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我使用Tensorflow 1.10和自定义估计器。为了测试我的训练/评估循环，我每次都把相同的图像/标签输入到网络中，所以我希望网络能够快速收敛，它就是这样做的。它看起来与线程中的问题相同。在使用evaluate的Estimator方法时，有什么特别的考虑吗？关于我的代码的更多细节：
我已经将类似于FeatureNet的模型( )定义为使用init和call方法继承tf.keras.Model。= optimi
浏览 0提问于2018-10-31得票数 1
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我正在尝试构建一个在SageMaker上使用的Tensorflow估计器。主要功能是对估计器进行训练和评估。尽管我尽了最大的努力，但我还是遇到了以下错误：
model = keras_model_fn(0)
estimator = tf.keras.estimator.model_to_es
浏览 0提问于2019-01-04得票数 0
1回答
我们在网络驱动器上有一个共享Excel工作簿，它一直以旧的布局版本打开。以前前两行是冻结窗格，现在有三行是冻结的，但是第二行是隐藏的。但是，打开新版本的用户只会看到第一行和第二行(将被隐藏)被冻结，第三行将被解冻。一旦用户手动调整冻结的窗格并保存工作簿，他/她就会再次看到新的版本。我已经取消了工作簿的共享/重组，替换了文件，解冻/冻结了行，删除了AppData/漫游/Microsoft
浏览 7提问于2015-08-05得票数 0
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我正在尝试使用Tensorflow >= 2.4构建一个子类模型，该模型由预先训练的卷积基础和顶部的一些致密层组成。但是，子类模型的冻结/解冻在以前训练过后不起作用。请原谅我的代码数量： #Setup
tf.config.run_functions_eagerly(False)import numpy aslabel = tf.squeeze(label)
img = tf</em
浏览 79提问于2021-08-23得票数 0
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我正在尝试将用TensorFlow1.13编写的现有代码(使用估计器)迁移到TensorFlow2.0，但我在尝试找到等效的API来冻结和输出图形以及输出.pb文件时遇到了问题。在TensorFlow1.13中，estimator类有一个函数export_savedmodel，它接受一个模型路径和一个serving_input_receiver_fn。我在设置serving_input_receiver_fn时遇到了麻烦，因为它似乎接受占位符。b =
浏览 23提问于2019-08-10得票数 3
我正在尝试使用Faster-RCNN架构加载检查点和填充模型权重(准确地说，是来自here的Faster R-CNN ResNet50 V1 640x640。我正在尝试加载这个网络的权重，类似于它在example notebook for RetinaNet中的操作方式，其中它们执行以下操作： fake_box_predictor = tf.compat.v2_feature_extractor,)
ckpt = tf</e
浏览 21提问于2021-10-24得票数 6
如果图形的输入被传递给占位符：具有此input_layer的冻结图将有一个名为我如何知道冻结估计图的输入节点的名称？它是模型函数的第一层吗？它是模型函数的特征参数的字典键的名称吗？更新更多更新input_graph_def = graph.as_graph_def(add_sha
浏览 0提问于2018-04-13得票数 2
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