【转载】 Tensorflow如何直接使用预训练模型(vgg16为例)

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我的Keras使用总结（3）——利用bottleneck features进行微调预训练模型VGG16

Keras的预训练模型地址:https://github.com/fchollet/deep-learning-models/releases 一个稍微讲究一点的办法是,利用在大规模数据集上预训练好的网络.这样的网络在多数的计算机视觉问题上都能取得不错的特征,利用这样的特征可以让我们获得更高的准确率. 1,使用预训练网络的 bottleneck 特征:一分钟达到90%的正确率我们将使用VGG-16网络,该网络在 ImageNet数据集上进行训练,这个模型我们之前提到过了.因为 ImageNet…

【转载】最强NLP预训练模型！谷歌BERT横扫11项NLP任务记录

本文介绍了一种新的语言表征模型 BERT--来自 Transformer 的双向编码器表征.与最近的语言表征模型不同,BERT 旨在基于所有层的左.右语境来预训练深度双向表征.BERT 是首个在大批句子层面和 token 层面任务中取得当前最优性能的基于微调的表征模型,其性能超越许多使用任务特定架构的系统,刷新了 11 项 NLP 任务的当前最优性能记录. 研究证明语言模型预训练可以有效改进许多自然语言处理任务,包括自然语言推断.复述(paraphrasing)等句子层面的任务,以及命名实体识别…

我的Keras使用总结（4）——Application中五款预训练模型学习及其应用

本节主要学习Keras的应用模块 Application提供的带有预训练权重的模型,这些模型可以用来进行预测,特征提取和 finetune,上一篇文章我们使用了VGG16进行特征提取和微调,下面尝试一下其他的模型. 模型的预训练权重将下载到 ~/.keras/models/ 并在载入模型时自动载入,当然我们也可以下载到自己的目录下,但是需要去源码修改路径. 模型的官方下载路径:https://github.com/fchollet/deep-learning-models/releases Te…

tensorflow利用预训练模型进行目标检测（二）：预训练模型的使用

一.运行样例官网链接:https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/object_detection_tutorial.ipynb 但是一直有问题,没有运行起来,所以先使用一个别人写好的代码上一个在ubuntu下可用的代码链接:https://gitee.com/bubbleit/JianDanWuTiShiBie 使用python2运行,python3可能会有问题该代码由https…

tensorflow利用预训练模型进行目标检测（一）：安装tensorflow detection api

一.tensorflow安装首先系统中已经安装了两个版本的tensorflow,一个是通过keras安装的, 一个是按照官网教程https://www.tensorflow.org/install/install_linux#InstallingNativePip使用Virtualenv 进行安装的,第二个在根目录下,做标记以防忘记. 安装教程: 使用 Virtualenv 进行安装请按照以下步骤使用 Virtualenv 安装 TensorFlow: 发出下列其中一条命令来安装 pip 和…

tensorflow 预训练模型列表

tensorflow 预训练模型列表 https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/slim Pre-trained Models Neural nets work best when they have many parameters, making them powerful function approximators. However, this means they must be trained on very l…