我正在尝试添加图像摘要操作，以可视化我的网络如何管理重建来自验证集的输入。但是，由于验证集中有太多的图像，我只想绘制其中的一小部分。我设法通过手动训练循环实现了这一点，但我努力使用新的Tensorflow估计器/实验/数据集API来实现同样的目标。有没有人做过这样的事情？
浏览 1提问于2017-12-03得票数 1
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利用TensorFlow建立了提高图像分辨率的超分辨率卷积神经网络.网络接受低分辨率图像作为输入，产生高分辨率图像作为输出.在训练中，我使用 """Return the model as a Tensorflow Estimatorparams (HParams): hyperparameters.
浏览 5提问于2017-11-30得票数 0
如中所述
我在网上发现的关于使用方法的所有信息。( train_spec,)
使用批次大小为70；每2000批保存检查点；每100批保存
浏览 1提问于2018-04-02得票数 14
当尝试使用封装的估计器来测试我的数据集时，我收到以下错误： File "estimator.py", line 61, in <但是，我仍然收到相同的错误，并使用TensorFlow1.5(CUDA9.0和最新的cuDNN)。这表明问题很可能与我使用新的dataset api
浏览 0提问于2018-02-14得票数 1
我之前在tensorflow中使用了Estimator API，并使用了"max_steps“，这是在训练期间看到的批次数量。我的数据集是完全合成的和无限的，每次都会动态生成一批全新的图像。新的Keras API使用了“纪元”的概念，它对应于整个数据集。我如何在keras "
浏览 0提问于2019-10-24得票数 0
在使用Estimator API时，有没有办法让Tensorflow打印额外的训练指标(例如批量精度)？人们可以在Tensorboard中添加摘要并查看结果(参见另一篇文章)，但我想知道是否有一种优雅的方法可以在训练时打印标量摘要值。我知道大多数时候绘制测试集准确性图更有用(我已经在用验证监视器做这件事了)，但在这种情况下，我也对训练批次准确性感兴趣。
浏览 1提问于2017-07-27得票数 24
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目前，我尝试使用新的Tensorflow估计API在自定义图像数据集上训练自动编码器。def model_fn_autoencoder(features, label
浏览 2提问于2017-10-20得票数 5
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Tensorflow Keras模型和Tensorflow估计器都能够训练神经网络模型，并使用它们来预测新数据。它们都是建立在低级核心TensorFlow应用程序接口之上的高级API。那么我应该在什么时候使用一个而不是另一个呢？
浏览 6提问于2018-07-21得票数 59
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我正在使用tensorflow估计器+ keras来完成图像分类器的工作，这是在GCP ML引擎上预先训练的应用程序inception_v3的最后一层。keras模型用tf.keras.estimator.model_to_estimator导出，输入函数接收存储在GCP云存储上的图像路径，用tf.image.decode_jpeg打开图像，并以以下格式返回数据集( dict(zi
浏览 0提问于2018-06-11得票数 0
我对中的my_input_fn()感到非常困惑
如果shuffle = False，estimator.train()不会在循环中使用相同的数据子集吗？即循环迭代#1和#0使用相同的数据子集。这里的目标是：*在循环中调用estimator.train() *评估循环内的验证错误*训练()和评估应该在不同循环iteration#的不同数据子集上进行
浏览 1提问于2019-01-02得票数 0
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我最近一直在研究如何使用TensorFlow来创建一个定制的CNN，并且一直试图使用来洞察设计、训练和部署图像分类网络的最简单的方法。在我看来，最突出的两种方法是：
：这个API似乎提供了一层一层地定义网络的最直接和直观的方法。尽管如此，他们训练和评估模型的方式使用了tf.learn.Estimator类，这似乎有点限制，因为网
浏览 3提问于2017-07-20得票数 2
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我有大量的JPG代表车辆。我想要为TensorFlow创建一个数据集，使每个车辆图像都描述侧面、角度或车顶，也就是说，我想要创建九个图像子集(前、后、司机侧、司机前角、驾驶员后角、乘客侧、乘客前角、过背角、车顶)。目前，每个JPG的文件名都描述了所需的点。
如何将此集转换为TensorFlow可以轻松操作的数据集？另外，我是否应该运行一个仅提取车
浏览 0提问于2019-09-16得票数 1
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TensorBoard是一个很棒的工具，但它还能更健壮吗？下图显示了TensorBoard中的可视化效果。它由下面的代码调用：正如API所建议的，最后一个数字是"image number"，在本例中是从0我想问一下，我是否可以将这张图片的标签附加到文本中？这将是一个很好的功能，因为它允许用户在训练期间实时查看图像及其各自
浏览 0提问于2016-03-15得票数 15
我创建了一个自定义input_func，并将keras模型转换为tf.Estimator进行培训。然而，它不断地给我带来错误。
我使用tf.keras.estimator.model_to_estimator进行转换。我还创建了一个用于培训的</
浏览 0提问于2018-01-07得票数 2
我正在应用tensorflow对象检测api来构建一个模型来检测单个对象。我自己的数据集包含2150张用于训练的图像和540张用于测试的图像。
我
浏览 2提问于2017-09-11得票数 1
我已经将代码从基于队列的系统转换为tensorflow的数据集。在转换之后，我看到了准确性的下降和时间的增加。我认为这是因为我的实现不正确，我目前正试图解决可能出现的问题。以前我有大量的图像，我会将它们分批到一个队列中，然后用我的100个图像从队列中弹出，执行处理和总结，然后继续。通过队列加载到内存中可能会造成瓶颈，所以当我听说Dataset API时，我觉得值得
浏览 0提问于2018-04-25得票数 0
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我无法使用Tensorflow的Estimator API来实现摘要。]
如您所见，我可以创建一个Estimator并使用</em
浏览 69提问于2017-02-11得票数 10
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我正在使用模型的tflite格式在Android中使用tensorflow API进行对象检测。该模型在验证集上给出了很好的结果，并在该数据集中的任何图像上提供了漂亮的方框。但如果我点击安卓摄像头显示在PC屏幕上的同一张数据集图像，预测结果就更糟了。我认为这可能是由于图像的重新缩放。因此，我想在android
浏览 2提问于2019-11-15得票数 1
我已经创建了一个虚拟回归数据集X, y = make_regression(n_features=1, noise=15)然后使用Estimator API创建LinearRegressorestim
浏览 1提问于2018-03-09得票数 0
我实际上是在一个服务器上工作，在那里我运行Tensorflow OD API来训练我的自定义数据集的模型。因此，我将图像划分为训练集、验证集和测试集，并在训练集和验证集上运行train.py。接下来，我在我的测试图像上使用导出的模型检查点和冻结的图形运行推理。现在，我
浏览 0提问于2018-10-25得票数 1
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