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我修改了先启V3网络(删除了一些层模块)，创建了6个类训练数据，每个类1个图像。当我执行培训时，我收到错误 tensorflow.python.framework.errors_impl.FailedPreconditionError： 尝试使用未初始化值 InceptionV3/Mixed_6d/Branch_3/Conv2d_0b_1x1/weights[[节点： InceptionV3
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我正在使用 Tensorflow 对象检测 API 并研究 pretrainedd ssd-mobilenet 模型.有没有办法为每个 bbox 提取移动网络的最后一个全局池作为特征向量?我找不到保存此信息的操作名称. 我已经能够根据 github 上的示例提取检测标签和 bbox: image_tensor = detection_graph.get_tensor_by_name('i
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我已经使用rmsprop优化器对MobilenetV1模型进行了某些步骤的训练.现在，我想将优化器从rmsprop切换到adam，然后从此处继续训练.但是，当它加载训练好的模型时，当我将优化器从rmsprop更改为adam时，出现以下错误.我正在使用TF-slim训练模型. 2017-11-08 12:02:55.104019: W tensorflow/core/framework/op_
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我使用Tensorflow slim在我自己的数据上训练了InceptionV3模型.训练后生成以下文件:- graph.pbtxt，model.ckpt，model.meta，model.index，检查点， events.out.tfevents 我想冻结图形文件并创建一个.pb文件.我不知道什么是Inception v3中的输入节点和输出节点.而且对我而言，使用Tensorboa
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slim.learning.train(...)接受两个与保存模型( save_interval_secs )或保存摘要( save_summaries_secs )有关的参数.该API的问题在于，它仅允许基于某个“时间间隔"保存模型/摘要，但我需要根据训练的“每一步"进行操作. 如何使用TF-slim api实现此目标? 这是slim.learning火车api- def tr
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我正在尝试基于Tensorflow示例和这样，我尝试按照教程，但我无法使其正常运行. 我的文件夹结构如下: + data - train.record - test.record + models + train + eval + training - ssd_mobilenet_v1_coco 我从本地培训转变为Google Cloud培训的步骤是: 在Googl
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我试图从基于Tensorflow Slim import tensorflow_hub as hub from tensorflow.contrib.slim import nets images = np.random.rand(1,224,224,3).astype(np.float32) inputs = tf.placeholder(shape=[None, 224, 224, 3], d
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