我认为它应该和with tf.device("/gpu:0")一起使用,但是我应该把它放在哪里呢?我不认为这是: tf.app.run()EDIT:如果这有帮助,这是我的main()函数: """Code to load training folds data pickle or generate one if not present
我有~24000张宽屏格式的图像1920x384,我希望通过将我的图像数据集中的六类可用对象培训到faster_rcnn_inception_resnet_v2_atrous_coco网络进行传输学习,这些对象是在COCO上预培训的,我从tensorflow 下载了这些数据集。num_classes: 6 # adjustment to my number of classes keep_aspect_ratio_resizer {
每次我运行下面的代码,在训练我的模型时,我得到了一个不同的“最后一步的损失”。随后的评估精度也会发生变化。我已经检查了来自train_test_split的输入数据是不变的,我已经设置了tf.random_seed的值,关闭了混洗,并设置了num_threads的值。我使用的是Tensorflow 1.8。有人能建议我还需要做些什么吗?import numpy as npimport tensorflow as tf
from sklearn.model_selection
阅读进行文本分类时,我在下面贴出了一个脚本,用来训练文本分类的模型(正/负)。有一件事我不确定。我如何保存模型以便在以后重用它?另外,如何测试我拥有的输入测试集?import tensorflow_hub as hubimport numpy as npimport pandas as pdimport seaborn as sns
# Load all files from a directory in a DataFrame.