我正在尝试扩展this模型以包含自定义指标。我添加了假阳性计数、真阳性计数和准确性。准确性的一步是失败并抛出错误。我已经尝试了很多修改,但都不能让它工作。这是我的代码: class SiameseModel(Model): The Siamese Network model with a custom training and testing/func_graph.py", line 994, in wrapper
raise e.ag_er
_coco的自定义对象检测模型。ValueError: ssd_inception_v2 is not supported.ValueError: ssd_mobilenet_v1_coco is not supported.我想要在jetson tx2上部署我的自定义训练模型ssd_mobilenet_v1或ssd_inception_v2,方法是将它们转换为trt-tf模型。所以我的问题是,如何训练这些模型,因为它们在tensorflow 1.15
我使用TFF版本0.12.0来计算模型的性能,我想添加(具有准确性)敏感性和特异性指标, def specificitydef create_compiled_keras_model():Expected a list or dictionary, found: ([<tensorflow.python.keras.metrics.BinaryAccuracy object at 0x7fb5b0711748>], <function sensitivity at 0x7fb6adf45e18>, <
如果我只使用Keras,一切都可以正常工作(幸运的是!)。对其他问题的建议答案对我来说不起作用。我使用Java8和Python2.7。下面是我得到的错误: >>> Distribute load File "/opt/spark/python/lib/pyspark.zippickle.py", line 306, in save
rv = reduce(self.prot
我使用train.py和eval.py成功地训练了一个带有自定义示例的对象检测模型。在并行运行这两个程序时,我能够在培训期间在tensorboard中可视化培训和评估指标。INFO:tensorflow:Restoring parameters from .../model.ckpt-35934
这当然会以一种几乎没有进展的方式放慢训练的速度。当我使用model_main的命令行参数--num_eval_steps to 1减少评估步骤时,训练的</e