問題タブ [tf-slim]
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tensorflow - tflearn を使用した転移学習に tensorflow-slim 重みを使用していますか?
tfslim ライブラリから取得した重みは、ckpt の形式です。純粋な tensorflow または tflearn (理想的には) を使用して手動で作成されたグラフに重みを元に戻すことは可能でしょうか? 私の唯一の懸念は、アーキテクチャがわずかに異なる場合、ckpt の重みがまったく使用できないことです。
転移学習は、tfslim を使用せずに tfslim の重みを使用して行われましたか?
python - TensorFlow: 事前トレーニング済みモデルの特定のレイヤーを微調整するときに、スコープまたは操作を除外しますか?
ネットワークのレイヤーについて言及しているときに、スコープまたは操作が何を意味するのかについて、私はかなり混乱しています。ネットワークの最後のソフトマックス層を微調整したい場合、スコープ、操作、または変数に移動して作業しますか? これらすべての用語の違いは何ですか?
TF-slim ウォークスルー ipynb チュートリアルを見てきましたが、微調整のためにいくつかのスコープを除外した方法は次のとおりです。
彼らは特定のスコープを除外したようで["InceptionV1/Logits", "InceptionV1/AuxLogits"]、そこから除外したいスコープから各変数を除外し、リストにないスコープの変数をすべて含めましたvariable_to_restore。スコープが実際にレイヤーを参照していると言っても過言ではありませんか?
もしそうなら、これは紛らわしい部分です: op に対する変数の関連性は何ですか? op.name は、["InceptionV1/Logits", "InceptionV1/AuxLogits"]たとえば[op.name for op in g.get_operations()]. その場合、なぜ変数にまだ ? があるのop.nameでしょうか?
微調整する特定のレイヤーを選択するには、スコープ名をどのように見つける必要がありますか? これは私の混乱を解消する上で非常に重要になると思います。
ご協力ありがとうございました。
tensorflow - TFSlim に保存されたチェックポイントのロード中にエラーが発生しました
tensorflow の v0.12.1 バージョンを使用して、 http: //download.tensorflow.org/models/vgg_16_2016_08_28.tar.gz で利用可能なチェックポイントを使用して、事前トレーニング済みの vgg16 モデルを微調整しようとしてい ます。
次のエラーが表示されます。
助けが必要。私は数ヶ月前に同様の質問を投稿しました - 私はそれを過ぎましたが、良い解決策を見つけることができませんでした. で与えられたモデル定義を使用します
v1 と v2 の 2 つのバージョンの ckpt ファイルがあることを理解しています。これは問題になるでしょうか？これを解決する方法を教えてください。