問題タブ [tf-slim]
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tensorflow - 要約を保存することとモデルを logdir に保存することの違いは何ですか?
Tensorflow (特に tf.contrib.slim) を使用して、いくつかのパラメーターを調整して、tensorboard で必要なグラフを生成する必要があります。
要約間隔を保存すると、それが何をするのかがより明確になります。指定された間隔で、グラフ内の特定のポイントの値 (またはそれらの平均?) を保存します。
モデル自体を保存するためのチェックポイントは、なぜトレーニング プロセスで必要なのですか? モデルは変更されますか?..これがどのように機能するかわかりません
tensorflow - TensorFlow: スリムなトレーニング ループがクラッシュする「セッション ファクトリが登録されていません」
TFのインストールが機能しており、スリムも正常に機能します。
ただし、スリムなトレーニング ループを実行しようとすると、アプリがクラッシュします。
最小限のコード:
これを実行すると、次のようになります。
train_op逆に、 「手動で」呼び出された場合、同じモデルがトレーニングされます。
デバッグを開始する場所を知っている人はいますか?
ありがとう、フィリップ
tensorflow - Slim.stack で slim.dropout と slim.fully_connected をインターリーブしますか?
tf.slim では、完全に接続されたレイヤーのスタックをドロップアウトで作成したいと考えています。
ドキュメントの例:
slim.stack(x, slim.fully_connected, [32, 64, 128], scope='fc')に、ドロップアウトを追加したいと思います。
Slim.stack を使用することは可能ですか、それとも詳細なアプローチに戻る必要がありますか?
tensorflow - Tensorflow でマルチラベル分類を行うように Inception-v4 アーキテクチャを変更する
画像のタグ付けと注釈の問題に取り組んでいます。単に画像に複数のオブジェクトが含まれている場合があります。マルチラベル分類のために inception-v4 をトレーニングしたいと考えています。私のトレーニングデータは画像になり、オブジェクトが画像に存在する場合、長さのベクトルはクラスの数に等しく、各インデックスに1があります。たとえば、4 つのクラス (人、車、木、建物) があるとします。画像に人物と車が含まれている場合。次に、私のベクトルは（1、1、0、0）になります。
タグ付けとアノテーションの問題について inception-v4 をトレーニングするには、どのような変更を加える必要がありますか?
入力形式を変更し、inception-v4 アーキテクチャで損失関数を softmax から sigmoid_cross_entropy_with_logits に変更するだけでよいですか?
https://github.com/tensorflow/models/blob/master/slim/nets/inception_v4.py
前もって感謝します。
tensorflow - convolution_transpose 関数を使用してアップサンプリングを実行する方法は?
tf.slim の convolution_transpose 関数を使用したいのですが、どのようにカーネル サイズとストライドを選択しても、convolution_transpose レイヤーの出力を最初の畳み込みレイヤーの出力よりも大きくすることはできないようです。ここで何か不足していますか？