使用vgg.h5模型+ Keras (GPU上的Tensorflow后端)进行实时对象分类.效果很好。然后,我尝试使用带有vgg.h5权重的纯tensorflow图:
我构建了一个图表(我在tf.Variable中存储内核和偏见经过调查,我发现所有的卷积层工作,但第一个全连接层输出(fc1与25088×4096权值矩阵)在vgg16中计算了大约5分钟。这不适合于实时分类。为什么tensorflow作为
optimizer=optimizer, loss='mae')ValueError: Output tensors to a Model must be the output of a Keras, 136), dtype=float32)
这在tensorflow中是微不足道的,但是如何在Keras中实现呢?