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如何在tf-slim中使用evaluation_loop和train_loop
我正在尝试实现一些不同的模型并在 CIFAR 10 上训练它们 我想使用 TF slim 来做到这一点 看起来 TF slim 有两个在训练期间有用的主要循环 train loop 和 evaluation loop 我的问题是 使用这些循
tensorflow
tfslim
Tensorflow Slim 恢复模型并预测
我目前正在尝试学习如何使用 TF Slim 并且正在遵循本教程 https github com mnuke tf slim mnist 假设我已经在检查点中保存了经过训练的模型 那么我现在如何使用该模型并应用它 例如 在教程中 如何使用经
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Prediction
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使用 tfslim 解码 tfrecord
我在 CPU 上使用 Python 2 7 13 和 Tensorflow 1 3 0 我想使用 DensNet https github com pudae tensorflow densenet 来解决回归问题 我的数据包含 60000
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TFRecord
使用tf-slim的ResNet V1 152和ResNet V2 152预训练模型进行图像分类
本文使用tf slim的ResNet V1 152和ResNet V2 152预训练模型进行图像分类 并研究slim网络的scope命名等 tf slim文档不太多 实现过程中多参考官网的源码 https github com tensor
tensorflow
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