問題タブ [tensorflow-slim]
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tensorflow - Tensorflow の非標準 VGG 実装はなぜですか?
Tensorflow .slim ライブラリは vgg を実装しますが、完全に接続されたレイヤーを畳み込みレイヤーに置き換えます。コードは次の場所にあります。
https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/contrib/slim/python/slim/nets/vgg.py
たとえば、fc8 レイヤーは次のように実装されます。
これは、ウェイトがはるかに少ない、非常に異なる操作のように見えます。これの理由は何ですか？
python - tensorflow オブジェクトの操作中に TypeError を取得する
以下はコードの簡略版です。行でエラーが発生していますres = input - var
変数の種類
エラー
どうすれば解決できますか、どんな提案も役に立ちます。
keras - tf.contrib.slim で書かれた tf.keras と同等のコード ブロック
研究論文コードを tf.keras に再実装しようとしています。init ブロックには次のように書かれています。
normalizer_fn=slim.batch_norm の tf.keras.layer.Conv2D 引数に同等のものは見つかりませんでした。ケラスでこれを達成する方法は?
私は試した：
これは上記の tf.contrib.slim コードと同等の有効なものですか? tf.contrib.slim のドキュメントが限られているため、私は本当に混乱しています。
python - TF Slim で GPU メモリの使用を制限するには?
TF Slim の train_image_classifier.py を使用してトレーニングする場合、すべてのメモリを割り当てるのではなく、必要な GPU メモリのみを割り当てるよう Slim に指示したいと思います。
SlimではなくストレートアップのTFを使用していた場合、次のように言えます。
または、GPU メモリの使用量にハード キャップを設定するには、次のようにします。
Slim に同じことを伝えるにはどうすればよいですか?
私の理解の失敗は、スリムが独自のループを使用しているように見え、ループの設定の核心に関するドキュメントが見つからないことです。だから、たとえ誰かが私に良い Slim ドキュメントを教えてくれたとしても、それは素晴らしいことだ.
前もって感謝します！