問題タブ [pre-trained-model]
For questions regarding programming in ECMAScript (JavaScript/JS) and its various dialects/implementations (excluding ActionScript). Note JavaScript is NOT the same as Java! Please include all relevant tags on your question; e.g., [node.js], [jquery], [json], [reactjs], [angular], [ember.js], [vue.js], [typescript], [svelte], etc.
python - 分類目的で tf slim を使用して事前トレーニング済みの ResNet-50 モデルを再トレーニングする
TensorFlow slim を使用して事前トレーニング済みの ResNet-50 モデルを再トレーニングし、後で分類目的で使用したいと考えています。
ResNet-50 は 1000 クラス用に設計されていますが、出力として 10 クラス (土地被覆タイプ) だけが必要です。
最初に、後で一般化できるように、1 つの画像だけをコード化しようとします。これは私のコードです：
次に何が来るのか少し混乱しています (グラフを開くか、ネットワークの構造をロードして重みをロードするか、バッチをロードする必要があります。画像の形状にも問題があります。たくさんあります解釈が容易ではない多目的なドキュメント:/
私の目的に合うようにコードを修正する方法について何かアドバイスはありますか?
テスト画像: AnnualCrop735
python - TensorFlow Slim で事前トレーニング済みモデルを微調整するときに、どのスコープを除外またはトレーニングするかを知る方法は?
独自の画像データセットを使用して、TensorFlow スリムで事前トレーニング済みの resnet_v1_50 を微調整したいと考えています。しかし、私のデータセットはネット全体を調整するには十分な大きさではありません。レイヤーごとにスコープ名を確認したいので、除外するスコープとトレーニング可能なスコープを知ることができます。誰もこれを行う方法を知っていますか