Tensorflow 使用slim框架下的分类模型进行分类

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Tensorflow 使用slim框架下的分类模型进行分类

Tensorflow的slim框架可以写出像keras一样简单的代码来实现网络结构(虽然现在keras也已经集成在tf.contrib中了),而且models/slim提供了类似之前说过的object detection接口类似的image classification接口,可以很方便的进行fine-tuning利用自己的数据集训练自己所需的模型. 官方文档提供了比较详细的从数据准备,预训练模型的model zoo,fine-tuning,freeze model等一系列流程的步骤,但是缺少了i…

Keras框架下的保存模型和加载模型

在Keras框架下训练深度学习模型时,一般思路是在训练环境下训练出模型,然后拿训练好的模型(即保存模型相应信息的文件)到生产环境下去部署.在训练过程中我们可能会遇到以下情况: 需要运行很长时间的程序在迭代到中间某一代时出现意外:人为地想停止训练过程,也许是为了用测试数据测试模型,然后从上一个检查点继续训练模型:想通过损失函数和评估指标,在每次训练过程中保存模型的最佳版本. 以上这些情况都要求我们能够在训练过程中保存模型和加载模型,下面将通过这篇博客来总结一下最近学习的Keras框架下…

Windows下mnist数据集caffemodel分类模型训练及测试

1. MNIST数据集介绍 MNIST是一个手写数字数据库,样本收集的是美国中学生手写样本,比较符合实际情况,大体上样本是这样的: MNIST数据库有以下特性: 包含了60000个训练样本集和10000个测试样本集: 分4部分,分别是一个训练图片集,一个训练标签集,一个测试图片集,一个测试标签集,每个标签的值是0~9之间的数字: 原始图像归一化大小为28*28,以二进制形式保存 2. Windows+caffe框架下MNIST数据集caffemodel分类模型训练及测试 1. 下载mnist数…

TensorFlow(十八)：从零开始训练图片分类模型

(一):进入GitHub下载模型-->下载地址因为我们需要slim模块,所以将包中的slim文件夹复制出来使用. (1):在slim中新建images文件夹存放图片集 (2):新建model文件夹用来放模型 (3):在datasets文件夹中新建myimages.py文件 # Copyright 2016 The TensorFlow Authors. All Rights Reserved. # # Licensed under the Apache License, Version 2.0…

三分钟快速上手TensorFlow 2.0 （下）——模型的部署、大规模训练、加速

前文:三分钟快速上手TensorFlow 2.0 (中)——常用模块和模型的部署 TensorFlow 模型导出使用 SavedModel 完整导出模型不仅包含参数的权值,还包含计算的流程(即计算图) tf.saved_model.save(model, "保存的目标文件夹名称") 将模型导出为 SavedModel model = tf.saved_model.load("保存的目标文件夹名称") 载入 SavedModel 文件因为 SavedModel…

keras框架下的深度学习（二）二分类和多分类问题

本文第一部分是对数据处理中one-hot编码的讲解,第二部分是对二分类模型的代码讲解,其模型的建立以及训练过程与上篇文章一样:在最后我们将训练好的模型保存下来,再用自己的数据放入保存下来的模型中进行分类(在后面的文章中会详细讨论如何使用自己的数据去训练模型,或者让保存下来的模型去处理自己的数据).第三部分是多分类模型,多分类的过程和二分类很相似,只是在代码中有些地方需要做出调整. 第二部分是本文的重点. 一:one-hot编码通过第一篇文章我们知道,对于使用keras来进行深度学习网络的搭建,…

全面解析Pytorch框架下模型存储，加载以及冻结

最近在做试验中遇到了一些深度网络模型加载以及存储的问题,因此整理了一份比较全面的在 PyTorch 框架下有关模型的问题.首先咱们先定义一个网络来进行后续的分析: 1.本文通用的网络模型 import torch import torch.nn as nn ''' 定义网络中第一个网络模块 Net1 ''' class Net1(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() # input size [B, 1, 3, 3] ==> [B,…