我训练了一个基于深度学习的检测网络来检测和定位一些对象。我还训练了一个基于深度学习的分类网络来对检测到的物体的颜色进行分类。现在我想结合这两个网络来检测物体并对颜色进行分类。我在合并这两个网络并同时运行它们时遇到了一些问题。如何在运行检测时调用分类?
它们在两个不同的框架中:分类器基于Keras和TensorFlow后端,检测基于opencv D
我阅读了许多关于在TensorFlow中使用多个GPU的文章和帖子。它帮助我学习了更多关于“如何使用并行GPU来训练神经网络”(how to use parallel GPU to train ( here network))。但我有一个不同的问题。可以使用单独的GPU同时训练不同的NN吗? 更多详细信息: 我有神经网络A,B,和GPU1,GPU2。我想同时在GPU1上训练A NN,在GPU2上<e
我需要同时训练多个Keras模型。我正在使用TensorFlow后端。问题是,当我试着同时训练两个模特时,我得到了Attempting to use uninitialized value。这个错误并不是真正相关的,主要的问题似乎是Keras强迫在同一个会话中用相同的图创建两个模型,因此it冲突。我是TensorFlow的新手,但我的直觉是,答案很简单:您必须为每个Keras模型创建一个不同的会话,并在他们自己的会话中对他们进行培训。
我试图调试为什么两个训练操作的行为不同,而我却以稍微不同的格式向它们提供相同的数据:一次是numpy.ndarray,另一次是tensorflow.data.Dataset。在训练过程中输入到神经网络中的每一对x,y,都将有助于记录:model.fit(ds, ...) # ds is a tensorflow.data.Datas