def flatten(inputs, outputs_collections=None, scope=None): """Flattens the inpu...
slim.learning.train(train_op, logdir, train_step_fn=train_step, train_step_kwargs=
对n维logit张量的第n维执行softmax。对于二维logits，这可以归结为tf.n .softmax。第n个维度需要具有指定数量的元素(类的数量)。
2、使用Slim读取TFrecord文件的步骤1、设置解码器，一般设置为decoder=slim.tfexample_decoder.TFExampleDecoder(),同时要指定其keys_to_features...2、定义数据集类，一般为dataset=slim.dataset.Dataset()：它把datasource、reader、decoder、num_samples等参数封装好。...3、定义数据集的数据提供者类，一般为provider=slim.dataset_data_provider.DatasetDataProvider()，需要传入的参数：dataset, num_readers...#coding=utf-8import tensorflow as tfimport numpy as npimport osfrom PIL import Image slim = tf.contrib.slim...由slim完成 items_to_handlers = { 'image': slim.tfexample_decoder.Image(image_key='image
返回一个函数，该函数可用于对权重应用L2正则化。较小的L2值有助于防止训练数据过度拟合。
TF-Slim 是 TensorFlow 中一个用来构建、训练、评估复杂模型的轻量化库。TF-Slim 模块可以和 TensorFlow 中其它API混合使用。...例如：与上面的代码对应的 Slim 版的代码： input = ... net = slim.conv2d(input, 128, [3, 3], scope='conv1_1') slim.repeat...： net = slim.repeat(net, 3, slim.conv2d, 256, [3, 3], scope='conv3') net = slim.max_pool2d(net, [2, 2...： net = slim.stack(net, slim.fully_connected, [32, 64, 128], scope='fc') 在这个例子中，slim.stack 调用 slim.fully_connected...(net, 64, [1, 1], scope='core/core_4') 可以用slim.stack 简写做： net = slim.stack(net, slim.conv2d, [(32, [3
def arg_scope(list_ops_or_scope, **kwargs): if isinstance(list_ops_or_scope, di...
def fully_connected(inputs, num_outputs, a...
Xavier Glorot和yobengio(2010):[了解深度前馈神经网络训练的难点]。(http://www.jmlr.org/programeding...
def get_model_variables(scope=None, suffix=None): return get_variables(scope, s...
def get_trainable_variables(scope=None, suffix=None): return get_variables(scop...
slim中给出了resnet、vgg卷积网络的快速实现方法，定义的位置为:D:\anaconda\envs\tensorflow\Lib\site-packages\tensorflow\contrib...\slim\python\slim\nets，构建残差网络主要使用的模块为resnet_utils.py、resnet_v1.py、resnet_v2.py。
添加了一个2D最大池化操作，它假设池化是按每张图像完成的，但不是按批处理或通道完成的。
TF-Slim 安装与配置和API列表1.1 TF-Slim的安装的配置TensorFlow 安装后，测试 TF-Slim 是否安装成功：python -c "import tensorflow.contrib.slim...as slim; eval = slim.evaluation.evaluate_once"虽然这里是采用 TF-Slim 处理图像分类问题，还需要安装 TF-Slim 图像模型库 tensorflow...假设该库的安装路径为 TF_MODELS....slim.stack:slim.stack(x, slim.fully_connected, [32, 64, 128], scope='fc')在这个例子中，slim.stack调用slim.fully_connected...当你通过TF-Slim创建一个损失函数时，TF-Slim会把损失加入到一个特殊的Tensorflow的损失函数集合中。这样你既可以手动管理损失函数，也可以托管给TF-Slim。
slim.arg_scope()函数的使用 slim是一种轻量级的tensorflow库，可以使模型的构建，训练，测试都变得更加简单。...在slim库中对很多常用的函数进行了定义，slim.arg_scope()是slim库中经常用到的函数之一。...所以使用slim.arg_scope（）有两个步骤： 使用@slim.add_arg_scope修饰目标函数用 slim.arg_scope（）为目标函数设置默认参数.例如如下代码；首先用@slim.add_arg_scope...例如在下面的代码中，不做单独声明的情况下，slim.conv2d, slim.max_pool2d, slim.avg_pool2d三个函数默认的步长都设为1，padding模式都是'VALID'的。...with slim.arg_scope( [slim.conv2d, slim.max_pool2d, slim.avg_pool2d],stride = 1, padding
的下载地址 https://mirrors.edge.kernel.org/pub/software/scm/git/ http://mirrors.jenkins.io/war-stable/ 找到对应想安装的版本...下载下来 git使用make命令进行编译，可以指定路径也可以不指定目录 默认安装到了，usr/local/bin下面了，然后在root下加上软连接 ln -snf /usr/local/bin/git
linux下，如何安装rpm命令？ 更新时间：2019-05-20 07:50 最满意答案 rpm默认就安装在了发行版本里，比如RedHat和centos。...RPM是一种用于互联网下载包的打包及安装工具，它包含在某些Linux分发版中。它生成具有.RPM扩展名的文件。与Dpkg类似。 RPM文件在Linux系统中的安装最为简便。...RPM是一种用于互联网下载包的打包及安装工具，它包含在某些Linux分发版中。它生成具有.RPM扩展名的文件。与Dpkg类似。 RPM文件在Linux系统中的安装最为简便。...RPM是一种用于互联网下载包的打包及安装工具，它包含在某些Linux分发版中。它生成具有.RPM扩展名的文件。与Dpkg类似。 RPM文件在Linux系统中的安装最为简便。...rpm软件包的信息 2 查询rpm软件包安装文件的信息 3 安装rpm软件包到当前linux系统 4 从linux系统中卸载已安装的rpm软件包 5 升级当前linux系统的rpm软件包 (1)#rpm
convolution(inputs, num_outputs, kernel_size, ...
关于rest和orm框架的组合使用，几年前我就写过使用Slim+Notorm来搭建restful服务，不过看到Notorm几年没更新了，所以贪新厌旧换了Medoo，它非常精简，除去依赖，就一个文件，使用也很简单...，可以看以下网页文档： 官方文档 | 中文文档 Slim——rest框架说明 使用上很简单，如下代码即可实现一个get服务： <?...php require 'vendor/autoload.php'; $app = new Slim\App(); $app->get('/hello/{name}', function ($request...medoo需要PHP支持PDO扩展，请在安装相关扩展后继续以下操作 // 打开php.ini找到你想要的相应扩展,去掉前面的;号即可 // 将 ;extension=php_pdo_mysql.dll...// 修改成 extension=php_pdo_mysql.dll // 保存，重启你的PHP或者服务器 //如果PDO安装成功，你可以通过phpinfo()查看到它.
最近在github上面找到了一个https://github.com/docker-slim/docker-slim. 发现比dive 好使用。...现在我们来具体使用一下： 1， 下载安装 这里我们用的服务器是centos7,64位的，所以我们选择这个安装包 2， 解压放到我们的用户可执行目录 3， 验证是否安装完毕 最后我们发现这就安装好了...现在我们使用docker-slim 优化一下。...docker-slim build --http-probe=false 753933d7a042 我们再看一下他已经生成了53兆的心镜像，镜像的名称是老镜像加上后缀slim 'docker.io/...ducheng1234/spring-boot-demo-codegen.slim 然后我们再看看slim-report.json 这里面有有新镜像的详情构建过程，类似docker inspect
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