Slim下的函数介绍（一）包含slim.learning.train

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博客转载了关于slim.learning.train()开始训练的内容，链接为https://blog.youkuaiyun.com/MOU_IT/article/details/82810953 ，但未提供更多详细信息。
小支525
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tf.contrib.slim简介
蓬莱道人的博客
09-15 1万+
1、简介     对于tensorflow.contrib这个库，tensorflow官方对它的描述是：此目录中的任何代码未经官方支持，可能会随时更改或删除。每个目录下都有指定的所有者。它旨在包含额外功能和贡献，最终会合并到核心TensorFlow中，但其接口可能仍然会发生变化，或者需要进行一些测试，看是否可以获得更广泛的接受。所以slim依然不属于原生tensorflow。那么什么是slim？...
slim.learning.train()
weixin_36670529的博客
09-16 1305
slim.learning.train(train_op, logdir, train_step_fn=train_step, train_step_kwargs=_USE_DEFAULT, log_every_n_steps=1, graph=None, master='', ...
slim的train
Peanut 大本营
06-13 626
文章目录函数定义参数args:Returns:基本流程模型恢复/初始化从checkpoint文件恢复模型用内存变量初始化"冻结"部分层非梯度更新 函数定义 tf.contrib.slim.learning.train _USE_DEFAULT=0 def train(train_op, logdir, train_step_fn=train_step, ...
【Tensorflow slim】slim learning包
zj360202的专栏
11-21 8695
TF-Slim在learning.py中的训练模型提供了一套简单但功能强大的工具。 这些功能包括一个训练函数可以反复测量损失，计算梯度并将模型保存到磁盘，以及用于操纵梯度的几个便利函数。 例如，一旦我们指定了模型，损失函数和优化方案，我们可以调用slim.learning.create_train_op和slim.learning.train来执行优化： g = tf.Graph() #
神经网络学习小记录14——slim常用函数与如何训练、保存模型
Bubbliiiing的学习小课堂
10-15 4390
神经网络学习小记录14——slim训练与保存模型学习前言slim是什么slim常用函数1、slim = tf.contrib.slim2、slim.create_global_step3、slim.dataset.Dataset4、slim.dataset_data_provider.DatasetDataProvider5、slim.conv2d6、slim.max_pool2d7、slim.f...
tf.contrib.slim.learninig.train()
wuguangbin1230的博客
04-02 2442
1.def train(train_op, logdir, train_step_fn=train_step, train_step_kwargs=_USE_DEFAULT, log_every_n_steps=1, graph=None, master='', ...
用slim定义Lenet网络，并训练测试
10-12
要求： 1.将Lenet单独定义到Lenet.py文件 可以定义为一个函数，例如： ...这里可以不要求用slim中的slim.learning.train，因为这个涉及 转换数据为TFRecord以及用队列读取等复杂操作去自动取数据。
tensorflow Slim教程
11-22
TF-Slim 提供了一系列工具和函数来帮助用户训练模型，包括优化器的选择、学习率的调整等。 **示例**：定义优化器并训练模型。 ```python optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate) train_op = slim....
tensorflow object detection API-slim.zip
05-26
在本压缩包"tensorflow object detection API-slim.zip"中，包含的是`slim`子目录，这是TensorFlow Object Detection API的重要组成部分，主要负责预处理、模型定义和训练过程中的其他辅助功能。 `slim`目录在...
TensorFlow-框架slim-图像分类-最权威的视频教程
07-07
train_op = slim.learning.create_train_op(loss, optimizer, variables_to_train=variables_to_train) ``` #### 六、总结 本文详细介绍了如何使用TensorFlow-Slim进行图像分类任务，从模型定义、训练到使用预训练...
slim：入门（二）运行slim
偶爱喝可乐
07-31 590
入门教程（二）运行slim 创建入口文件 # public/index.php <?php require '../vendor/autoload.php'; use \Psr\Http\Message\ServerRequestInterface as Request; use \Psr\Http\Message\ResponseInterface as Response; $a...
MATLAB和Intislim,matlab灰阶变换函数imadjust和stretchlim的c++实现
weixin_35949264的博客
03-16 309
灰阶变换首先介绍一下灰阶变换，一幅图像数据本身在存储的数据结构上为一个二维的矩阵，即一幅图像为m*n个密密麻麻的像素点构成。image.png然后，这些像素点有着一个值，这个值成为灰度值或者亮度值，值的范围为[0,255]，一共256级的亮度，也有成灰度级或灰阶的说法。那么如果把像素点的坐标(x, y)看作自变量，那么像素点的灰度值就可以看作它的函数值。image.png然后灰阶变换就是函数值f(...
Tensorflow-slim 学习笔记（二）第一层目录代码解读
weixin_30852367的博客
07-19 245
通过阅读代码来学习，一向时最直接快速的。本章将讲解slim的第一层目录tensorflow/tensorflow/contrib/slim/python/slim的代码。 本层代码主要包括learning.py, evaluation.py, summary.py, queue.py和model_analyzer.py，分别对应模型的训练，测试，日志记录，队列管理和模型分析部分。 让巴默索泪来...
Slim下的函数介绍（一）
蓬莱道人的博客
09-22 2万+
1、slim.conv2d:二维卷积 2、slim.nets.resnet_utils.conv2d_same()：使用“SAME”填充的二维卷积 3、 tf.variable_scope()的original_name_scope 和 name的区别： 4、slim.utils.collect_named_outputs（collections, alias, outputs）：为outp...
tf.slim使用方法
transMaple的专栏
10-18 5898
简述tf.slim使用较多的方法、接口
tensorflow中slim模块api介绍
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08-29 6万+
最近需要使用slim模块，先把slim的介绍放在这，后续会进行整理 github：https://github.com/tensorflow/tensorflow/edit/master/tensorflow/contrib/slim/README.md TensorFlow-Slim TF-Slim is a lightweight library for defining, trai
tf.contrib.slim学习之Training Models
Fan9_的博客
07-18 2125
TF-slim提供了一系列的常用损失函数和其他便捷的辅助函数去帮助执行训练和评估过程； 一 Training Models (1)TF-slim定义loss函数 TF-slim预定义了一些常用的损失函数，如交叉熵损失： import tensorflow as tf import tensorflow.contrib.slim.nets as nets vgg = nets.vgg ...
Tensorflow-slim 学习笔记（一）概述
weixin_30615767的博客
07-18 586
TF-Slim的优势：slim作为一种轻量级的tensorflow库，使得模型的构建，训练，测试都变得更加简单。 1. 使用方法： import tensorflow.contrib.slim as slim 2. 组成部分： arg_scope: 使得用户可以在同一个arg_scope中使用默认的参数 data，evaluation，layers，learnin...
MobileNet 训练检测网实验总结
burning_keyboard的博客
08-26 1万+
MobileNet 训练检测网实验总结MobileNet做目标检测的包在tensorflow/models/object_detection里。先下载一个ssd_mobilenet_v1的预训练模型。1.数据制作 准备VOC格式的数据集 使用 脚本 ../object_detection/create_pascal_tf_record.py 把VOC数据转化成 tf.record文件。 # DATA
AttributeError: module 'tf_slim.layers.layers' has no attribute 'optimize_loss'
最新发布
01-12
在较新的版本中，TensorFlow 已经移除了许多旧版 API 和模块，其中包括 `tf.contrib.slim` 及其子模块。因此，在尝试访问这些已废弃的功能时会遇到属性错误。 对于 `optimize_loss` 函数不再可用的情况，可以考虑...
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