我尝试使用models/research/object_detection/model_main.py.中的tf.estimator.train_and_evaluate()方法从检查点使用已有的.config文件重新训练TF对象检测应用编程接口模型，以用于训练管道它每N步或每N秒保存一次检查点。但我只想保存一个最好的模型，就像Keras一样。有没有什么方法可以通过TF
浏览 39提问于2019-03-05得票数 7
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我想让TF检测，Tensorflow Android演示应用程序之一，只识别相机框中的一组受限制的定制对象(例如苹果、梨、橘子和香蕉)，在识别的物体周围画框。在TensorFlow为诗人编写的代码之后，我已经成功地重新培训了mobilenet_v1_0.50_224模型，并且成功地替换了TF分类器中使用的原始tensorflow_inception_graph.pbUpdate：实际上，在第一次成功运行之后，由于以下
浏览 1提问于2017-12-09得票数 0
我正在尝试将保存在SavedModel格式(包含.pb文件、assets文件夹和variables文件夹的文件夹)中的Tensorflow对象检测模型转换为Keras.h5以进行更简单的推断。然而，尝试常见的StackOverflow回答这个问题(例如，)会导致ValueError: Unable to create a Keras model from this SavedModel.This SavedModel was created with tf.saved_
浏览 38提问于2022-01-04得票数 2
有没有办法在没有tf.keras模块帮助的情况下使用Tensorflow来构建对象检测模型？
从Tensorflow文档中，我找不到任何可以在没有Keras的情况下创建模型的示例。
浏览 8提问于2020-05-12得票数 0
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我正在尝试使用我的Keras模型和我的TF对象检测模型。call `Model.predict` with eager mode enabled. print(np.around(model1.predict(datatest)))上的It错误 我相信这是因为使用TF对象检测时，我必须在 with detection_graph.as_default():
with tf.co
浏览 198提问于2021-04-29得票数 2
有了新的TensorFlow 2，我们就有了他们的 (在/models下的GitHub中)，以及tf.keras.applications下的Keras预训练模型。
那两个有什么区别呢？
浏览 7提问于2020-01-09得票数 1
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上下文torch_pretrained =：'_UserObject‘对象没有属性’汇总‘
我在加
浏览 5提问于2022-02-13得票数 2
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我已经创建了一个简单的卷积网络，它使用带有tensorflow的keras。我训练过这个模型，它的准确性看起来很好。现在，很有可能在同一个映像中有多个类。有什么方法可以用我训练过的网络来检测同一图像中的多个对象吗？最好的方法是在检测到的对象周围设置坐标/边界框，这样测试
浏览 0提问于2019-04-19得票数 4
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我在试图在Android上进行车牌检测。首先，我发现了这个教程：，顺便说一句，它真的很棒。在本教程中，我们可以找到wpod-net.h5，因此我尝试使用以下方法将其转换为TensorFlow lite：converter = tf.lite.TFL
浏览 11提问于2020-08-26得票数 1
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我有一个角粒序列模型。我使用命令保存了该模型。tf.keras.models.save_model(model, 'model')
现在，我使用我也试过然后我试着预测
mod
浏览 12提问于2021-12-29得票数 1
它使用keras.applications.MobileNetV2。但是，我想使用该分类器中的特征提取层作为对象检测模型的一部分。我一直在使用Tensorflow对象检测API，并研究了SSDLite+MobileNetV2模型。我可以开始跑步训练，但训练非常缓慢，大部分损失来自分类阶段。我想要做的是将ker
浏览 0提问于2019-04-08得票数 0
对于我的项目，我试图根据存储在saved_model.pb中的经过训练的模型进行推理。import scipyimport matplotlib.pyplot as plt
with tf.Graph().as_default() as graph: # Set default graph as graphwith
浏览 276提问于2020-12-04得票数 0
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我正在尝试使用Flutter上的MobileNetV2模型来实现目标检测。我实现这一点的方法如下：
1)创建了一个python脚本，其中我使用了Keras (后端Tensorflow)的MobileNetV2模型(在ImageNet上预先训练了1000个类)，并用图像测试了它，看看它在正确检测对象后是否返回了正确的标签。将示例中显示的TFLite模型替换为MobileNetV2.tflite
浏览 1提问于2020-06-05得票数 0
随着Keras成为TensorFlow的API，有许多旧版本的Keras代码，比如。from keras import modelsfrom tensorflow.keras import models
浏览 1提问于2019-01-08得票数 8
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在我看到的所有关于tfe的文档(包括tf官方文档)中，示例使用了梯度带，并手动将所有梯度添加到计算的梯度列表中。例如optimizer = tf.train.AdamOptimizer() y_pred = model.predict(x, variables)
浏览 2提问于2019-03-20得票数 1
我试图了解如何读取本地图像，如何将它们用作TensorFlow ，并使用TF数据集训练Keras模型。我跟踪TPU 。唯一不同的是，我想阅读我的一组图像，并对它们进行培训。它是tf.data.Dataset类型(更准确地说，是tf.data.BatchDataset)，并将它从传递给keras模型trained_model。from keras import backend as K
K.is_tensor(dataset) # wh
浏览 1提问于2019-02-28得票数 2
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我的情况与类似，但有点不同
转换被封装在模型中，而不是让用户进行转换或分离后处理逻辑。保存的模型工件(例如Keras h5或TF</e
浏览 2提问于2020-04-24得票数 3
我读了几篇关于这方面的讨论，但仍然无法让它适用于我的情况，我使用Google表训练了一个分类模型。使用cli导出模型并下载目录。import tensorflow as tfimport struct2tensor
model = <em
浏览 6提问于2021-09-11得票数 0
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我将解释我的数据集--我的数据在雾天被标记为交通标志的视频(它们被标记为可见的、不可见的、生存能力差的)--我从视频中提取帧作为图像，并将数据随机存储在培训和测试/val文件夹中，我试图应用深入学习来对图像进行分类正如你所看到的，我的模型做得很好，但不是很好。我不能从我的老师那里得到更多的视频。可以为我的模型添加更多的层吗？ model.add(<em
浏览 1提问于2022-11-25得票数 -1
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