問題タブ [resnet]

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

次のコードをロードする Resnet の重みをロードしようとしていますが、Resnet メソッド内で、重みをロードするときに

次のエラーが表示されます。

私の画像の寸法は[224,224,3]です。誰かが私の問題を特定するのを手伝ってくれませんか?

PyTorch で fastai 実装を使用して事前トレーニング済みのモデルをロードするにはどうすればよいですか? SkLearn と同様に、pickle を使用してモデルをファイルにダンプし、後でロードして使用できます。以前に保存した重みをロードするために、次のように学習インスタンスを宣言した後、.load() メソッドを使用しました。

次に、画像のクラスを予測します。

しかし、それは私にエラーを取得します:

learn.fit(0.01, 3)の代わりに使用すると、このコードは機能しlearn.load()ます。私が本当に欲しいのは、アプリケーションのトレーニングステップを避けることです。