問題タブ [tf-slim]
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machine-learning - tf Slim の微調整には GPU が必要ですか?
実際、私は git ハブで tf スリム微調整の例を使用して inceptionV3 モデルを微調整しようとしていますが、このエラーが発生しています:
InvalidArgumentError (トレースバックについては上記を参照): ノード 'InceptionV3/AuxLogits/Conv2d_2b_1x1/biases/RMSProp_1' にデバイスを割り当てることができません: 明示的なデバイス仕様 '/device:GPU:0' を満たすことができませんでした。この仕様に一致するデバイスが登録されていないためです。処理する; 利用可能なデバイス: /job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0
コロケーション デバッグ情報:
コロケーション グループには次のタイプとデバイスがありました:
ApplyRMSProp: CPU
Const: CPU
Assign: CPU
IsVariableInitialized: CPU
Identity: CPU
VariableV2: CPU
[[ノード: InceptionV3/AuxLogits/Conv2d_2b_1x1/biases/RMSProp_1 = VariableV2_class=["loc:@InceptionV3/AuxLogits/Conv2d_2b_1x1/biases"], コンテナ="", dtype=DT_FLOAT, shape=[5], shared_name="" , _device="/device:GPU:0"]]
tensorflow - ResNet RGB は tensorflow-slim で意味します
vgg や resnet-50 などの事前トレーニング済みモデルを読み込むために、tensorflow slim を使用しています。したがって、 vgg の場合、tf-slim は次のような RGB 平均値をロードする方法を提供します。
resnets に似たものは見つかりませんでした。まだ実装されていませんか？また、py-torch などの一部のライブラリがすべてのモデルのグローバル平均値を提供することも知っています。tf-slimもそうですか？
tensorflow - tf.metrics と slims ストリーミング メトリックを理解する
tf.metrics と tf.contrib.slim.metrics を正しく理解しているかどうかわかりません。
プログラムの大まかな流れは次のとおりです。
精度を計算したいとしましょう。a) すべてのバッチのすべての画像のすべてのピクセルの精度を計算する b) 1 つの画像のすべてのピクセルの精度を計算し、すべてのバッチのすべての画像のすべての精度の平均をとります。
バージョンa)の場合、これは私が書くものです:
これは次と同等でなければなりません:
さらに、この行を追加することは無意味または間違っているはずです
tf.metrics.accuracy から取得した精度は、update_op を介してすべてのバッチで既に計算されているためです。正しい？
オプション b) を使用すると、次のような効果が得られます。
my_own_compute_accuracy() は、ラベルと予測テンソルのシンボリック精度を計算しますが、更新操作は返しません。実際、このバージョンでは、単一の画像または単一のバッチに対して精度が計算されますか? 基本的に、バッチ サイズを完全なデータセットのサイズに設定すると、このメトリクスは slim.metrics.streaming_accuracy の出力と一致しますか?
最後に、同じ更新操作を 2 回追加すると、2 回呼び出されますか?
ありがとうございました！