import tensorflow as tf import tensorflow.contrib.slim as slim import rawpy import numpy as np import tensorflow as tf import struct import glob import os from PIL import Image import time __sony__ = 0 __huawei__ = 1 __blackberry__ = 2 __stage_raw2ra…

在介绍这一节之前,需要你对slim模型库有一些基本了解,具体可以参考第二十二节,TensorFlow中的图片分类模型库slim的使用.数据集处理,这一节我们会详细介绍slim模型库下面的一些函数的使用. 一 简介 slim被放在tensorflow.contrib这个库下面,导入的方法如下: import tensorflow.contrib.slim as slim 这样我们就可以使用slim了,既然说到了,先来了解tensorflow.contrib这个库,tensorflow官方对它的描述…

Tensorflow的slim框架可以写出像keras一样简单的代码来实现网络结构(虽然现在keras也已经集成在tf.contrib中了),而且models/slim提供了类似之前说过的object detection接口类似的image classification接口,可以很方便的进行fine-tuning利用自己的数据集训练自己所需的模型. 官方文档提供了比较详细的从数据准备,预训练模型的model zoo,fine-tuning,freeze model等一系列流程的步骤,但是缺少了i…

tensorflow中slim模块api介绍 翻译 2017年08月29日 20:13:35   http://blog.csdn.net/guvcolie/article/details/77686555 最近需要使用slim模块,先把slim的github readme放在这里,后续会一点一点翻译 github:https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/contrib/slim TensorFlow-Sli…

辅助函数 slim.arg_scope() slim.arg_scope可以定义一些函数的默认参数值,在scope内,我们重复用到这些函数时可以不用把所有参数都写一遍,注意它没有tf.variable_scope()划分图结构的功能, with slim.arg_scope([slim.conv2d, slim.fully_connected], trainable=True, activation_fn=tf.nn.relu, weights_initializer=tf.truncated_…

一些参考文档: 官方文档: TensorFlow-Slim image classification model library TensorFlow-Slim使用说明 TensorFlow-Slim API 官方教程 slim完成的一些项目(主要是一些经典网络的使用): https://github.com/endernewton/tf-faster-rcnn/blob/master/lib/nets/mobilenet_v1.py https://github.com/master/nima…

https://blog.csdn.net/u013921430/article/details/80915696…

Google在TensorFlow1.0,之后推出了一个叫slim的库,TF-slim是TensorFlow的一个新的轻量级的高级API接口.这个模块是在16年新推出的,其主要目的是来做所谓的“代码瘦身”.它类似我们在TensorFlow模块中所介绍的tf.contrib.lyers模块,将很多常见的TensorFlow函数进行了二次封装,使得代码变得更加简洁,特别适用于构建复杂结构的深度神经网络,它可以用了定义.训练.和评估复杂的模型. 这里我们为什么要过来介绍这一节的内容呢?主要是因为Ten…

model.summary() in Tensorflow like Keras Use Slim Example: import numpy as np from tensorflow.python.layers import base import tensorflow as tf import tensorflow.contrib.slim as slim x = np.zeros((1,4,4,3)) x_tf = tf.convert_to_tensor(x, np.float32)…

tensorflow资源整合 使用原生态TensorFlow API来实现各种不同的神经网络结构.虽然原生态的TensorFlow API可以很灵活的支持不同的神经网络结构,但是其代码相对比较冗长,写起来比较麻烦.为了让TensorFlow用起来更加方便,可以使用一些TensorFlow的高层封装. 目前对TensorFlow的主要封装有4个: 第一个是TensorFlow-Slim: 第二个是tf.contrib.learn(之前也被称为skflow): 第三个是TFLearn: 最后一个是K…