我正在使用Tensorflow Lite Model库来训练一个有效的对象检测模型。它工作得很好,但我不知道如何获得训练过程的图表。它只在控制台上打印每个时期的损失值。是否有可能得到一个图表,例如精确,回忆,精确,f1,…(每一个时代)训练期间或训练后?这样的图表对我的硕士论文来说是很好的。非常感谢。丹尼尔·豪泽
我正在使用tensorflow后端加载inceptionV3 keras net。加载保存的权重并将所有层的可训练标记设置为false后,我尝试拟合模型,并期望看到一切稳定。但验证损失随着每个时期的增加而增加(和准确率下降),而训练损失和准确率确实如预期的那样稳定。
有人能解释这种奇怪的行为吗?我认为它与批处理归一化层有关。
批处理大小为128/64/32的训练用于在几个时期后简单地清空GPU内存。然而,运行随机批处理训练实际上会使程序停留在第一个时期的0%。it/s]2019-06-18 18:04:58.581233: W T:\src\github\tensorflow\tensorflow\core\framework\allocator.cc:108-06-18 18:04:59.827425: W T:\src\github\<em
我想用10000个训练图像,2000个测试图像,2000个验证图像来训练我的模型。我将使用对象检测tensorflow lite model maker。项目链接: tensorflow.org/lite/tutorials/model_maker_object_detection 设置批处理大小32后,训练需要50个时期并持续2天(步骤3).I无法让我的计算机保持开机两天我在jupyter notebook中运行该项目