我是TF的初学者，下面是我遇到的问题： VGG16=tf.keras.applications.VGG16( weights="imagenet",cats_vs_dogs_array[0][0], dtype=tf.float32)
g.watch(x)
dz_dx = g.gradient(l
浏览 8提问于2020-08-04得票数 2
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from tensorflow.keras.applications import VGG16
model = VGG16
浏览 7提问于2021-02-16得票数 6
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如果我在带有TensorFlow后端的Keras中使用该模型，是否应该绝对使用mode="tf"我希望Francois做得对，但是看看，他要么是他，要么是我对mode="tf"
浏览 0提问于2018-10-31得票数 13
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我正在尝试训练一个接受4通道输入的卷积网络，并希望使用像VGG16这样的预训练模型。我不应该使用VGG16的初始卷积块是有意义的，因为它们是针对3个通道输入进行训练的，并重新定义了初始卷积块。但是，我想从VGG16开始使用block3。如何使用Tensorflow Keras api实现这一点？ 简而言之，我如何从预先训练的模型中复制特定层的权重。我使用的是<em
浏览 20提问于2019-05-04得票数 1
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当那个层模型是VGG16时，我可以训练uber模型.这是model.summary()：当我简单地用VGG16交换EfficientNetB0 (一个小得多的模型！)这是model.summary()：“啊，”你说，“一些可训练的东西，一些重量，一些在记忆中渐变的东西，什么的。”
好的，没问题。让我们缩小和/或核爆一堆层，以便将可训练的权重降低到VGG16版本以下。
浏览 6提问于2020-04-22得票数 2
我试图使用tensorflow-GPUVersion2.4.1和KerasVersion2.4.3计算来自VGG16 w.r.t的一个图像输入的梯度，代码如下：from keras import backend as K include_topgtape:
grads = gtape.gr
浏览 5提问于2021-02-19得票数 3
我想要使用预先训练的VGG16模型的Keras，以及另一个TensorFlow模型。我想从Keras中的一个VGG16层获取输出，将其放入TensorFlow模型中，只对后者进行培训。如果我为Keras使用TensorFlow后端，这是可能的吗？
浏览 0提问于2018-04-11得票数 3
我使用来自Tensorflow加载项的triplet_semihard_loss()函数来计算特性嵌入的三重态损失。我的ResNet-50，embedding_output的输出是(None,8,8,2048)。
我的稀疏真实标签y的形状是(None)，即批处理的大小，使其成为整数ID的预期一维向量。在我的自定义train_step()函数中，我调用triplet_semihard_loss，在执行
浏览 6提问于2021-04-16得票数 0
我在这里得到一个错误：modelvgg.load_weights("Data/vgg16_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5")AttributeError: module 'tensorflow
浏览 18提问于2021-06-08得票数 0
我需要修改给其中一个神经网络的，增加一个函数，接受这个神经网络的输出，分析它，并对它进行惩罚。所以我的损失函数看起来是：问题是
神经网络输出是一个那么，在这种情况下，我如何将tensorflow张量转换为numpy数组呢？
浏览 0提问于2017-10-25得票数 1
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在最初的论文中，他们使用VGG16网络进行特征提取。我使用的是来自TensorFlow模型动物园的SSD v2模型，我不知道体系结构有什么不同。此建议，对于其他模型，如SSD MobileNet，VGG16特征提取器将被MobileNet特征提取器所取代。SSD
浏览 2提问于2019-05-28得票数 2
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我用4个VGG16 (不包括顶部)构建一个模型，然后将4个VGG16的4个输出连接起来形成一个密集层，紧接着是softmax层，所以我的模型有4个输入(4个图像)和1个输出(4个类)。我首先通过训练密集层并冻结VGG16中的层来进行迁移学习，这很好用。value_max: 0.000000 layout: BatchDepthYX} to cudnn tensor descriptor: CUDNN_STATUS_BAD_PARAM
然后，我遵循中<e
浏览 2提问于2018-02-21得票数 1
到目前为止，我自己已经在Tensorflow中创建并训练了小型网络。network_dir中的模型以进行一些分类，并提取模型的可训练变量。，如VGG16或ResNet，并希望使用我的代码来实现这一点。我想加载预先训练的模型，就像我自己的网络一样，如上所示。
我下载了VGG16检查点，并意识到这些只是经过训练的参数。例
浏览 8提问于2019-02-08得票数 5
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我使用Keras预先训练过的模型VGG16。问题是，在将tensorflow配置为使用GPU之后，我得到了一个以前在使用CPU时没有的错误。AttributeError: 'Node' object has no attribute 'output_masks' pretrained_model = VGG16output = model(pretrainedOutput)
model = Model(pretrainedInput,
浏览 1提问于2018-08-13得票数 15
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如何知道tensorflow中的标签名是“vgg16”。有没有办法从保存的模型图/变量转储中取回它？
tf.saved_model.loader.load(sess, [“vgg16”], “.
浏览 0提问于2018-02-04得票数 2
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我在带有tensorflow后端的keras中有一个有效的python代码。我正在利用从VGG16进行的转移学习。一切都很好。./255)
如何在</
浏览 1提问于2018-08-02得票数 1
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我是机器学习的新手。我跟踪这个的微调VGG16模型。模型很好地加载了以下代码：但是得到了这个错误：运行此代码时：fo
浏览 1提问于2019-03-24得票数 26
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我想在VGG16中获得多个特性，我用build()编写了如下代码： ], ) vgg16=tf.keras.applications.VGG16(weights='imagenet', include_top=False)
self.feat
浏览 1提问于2020-01-21得票数 0
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我试着导入我从谷歌存储下载的vgg16 import cv2
from keras.models import Sequential, load_model
浏览 7提问于2020-11-14得票数 0
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settings:
VGG16/tf.诸若此类 在C++中，我使用OpenCV并使用以下命令读取模型： tensor
浏览 77提问于2021-03-31得票数 0
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