ResNet tensorflow 代码

yanxiaohui1992

于 2019-07-28 15:25:55 发布

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分类专栏：神经网络

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/yanxiaohui1992/article/details/97614990

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本文介绍了ResNet50的结构，其由16个残差网络构成，每个残差网络包含三个卷积层。通过参考博客和Github代码，理解并实现了ResNet模型。同时，解决原代码无法终止的问题，通过修改`tf.train.StopAtStepHook`的停止步数来控制训练进程。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

resnet的图，resnet50有16个残差网络（残差单元），每个残差单元是由三个卷积层组成的这里写图片描述

参考博客，Github代码

原来的代码没有终止，将resnet_main.py中的部分代码改成，设置tf.train.StopAtStepHook停止步数即可。

  tf.app.flags.DEFINE_integer('max_step',100000,'stop step')
  with tf.train.MonitoredTrainingSession(
      checkpoint_dir=FLAGS.log_root,
      hooks=[logging_hook, _LearningRateSetterHook(),tf.train.StopAtStepHook(last_step=FLAGS.max_step)],
      chief_only_hooks=[summary_hook],
      # Since we provide a SummarySaverHook, we need to disable default
      # SummarySaverHook. To do that we set save_summaries_steps to 0.
      save_summaries_steps=0,
      config=tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True)) as mon_sess:
      #自动选择运行设备记录设备指派情况
    while not mon_sess.should_stop():
        #执行优化训练
      mon_sess.run(model.train_op)

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