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将权重恢复到VGG-16网络时出错
可能是由于以下原因导致的:
权重文件不匹配:VGG-16网络的权重文件需要与网络结构完全匹配,包括层数、卷积核大小、通道数等。如果使用的权重文件与网络结构不匹配,会导致权重恢复出错。解决方法是确保使用与VGG-16网络结构相对应的权重文件。
权重文件损坏:权重文件可能在传输或存储过程中损坏,导致无法正确恢复权重。解决方法是重新下载或获取正确的权重文件,并确保文件完整无损。
版本不兼容:VGG-16网络的权重文件可能是针对特定的深度学习框架或库版本生成的,如果使用的框架或库版本与权重文件不兼容,会导致权重恢复出错。解决方法是检查框架或库的版本,并使用与权重文件兼容的版本。
硬件限制:VGG-16网络是一个较大的网络模型,需要较大的内存和计算资源来加载和运行。如果使用的硬件资源不足,可能无法成功恢复权重。解决方法是增加硬件资源,如使用更高内存容量的设备或使用分布式计算资源。
数据预处理不匹配:在将权重恢复到VGG-16网络之前,需要对输入数据进行与训练时相同的预处理操作,如归一化、尺寸调整等。如果预处理操作不匹配,会导致权重恢复出错。解决方法是确保输入数据的预处理操作与训练时一致。
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沙龙
1
回答
将
权重
恢复
到
VGG-16
网络
时
出错
、
、
、
我想创建一个VGG16自动编码器
网络
,加载一个
权重
文件,然后获取它的编码器和解码器。获取VGG16自动编码器
网络
的函数包括: def get_vgg16_encoder(input_size=(200, 200, 1)): decoder.set_weights(restored_w) return encoder, decoder 您可以下载
权重
文件但是当我尝试
恢复</
浏览 10
提问于2020-09-12
得票数 4
回答已采纳
1
回答
用VGG对caffe进行微调
、
、
、
、
我在复制中的步骤仅仅按以下方式替换模型参数就足够了吗? .
浏览 3
提问于2015-09-22
得票数 2
回答已采纳
2
回答
Val_accuracy (val_acc)非常低
、
、
我们有一个从信号数据转换为视频的数据集。我们希望使用卷积对这些图像进行分类。我们尝试了许多不同的方法,但是val一直很低。训练准确率为99%,val_acc为40%。在这方面我们需要你的帮助。谢谢input_ = Input(shape=(125, 125, 1))x = Conv2D(64, (3, 3), strides=(1, 1), activation='relu', padding='same',kernel_regularizer='0.001')(input_) x
浏览 0
提问于2019-12-31
得票数 1
回答已采纳
2
回答
TensorFlow:在部分加载预先训练的
权重
后使用tf.global_variables_initializer()
我建立了一个模型,使用一个预先训练的
VGG-16
作为基本
网络
,然后在上面添加几个层。在培训
时
,我的模型部分由属于预先训练的
VGG-16
的变量组成,即已经初始化的变量(整个模型是从SavedModel协议缓冲区加载的),部分是来自我添加的层的未初始化变量。在开始培训之前,我必须初始化我在预先训练的
VGG-16
之上添加的层的变量。我是通过运行tf.global_variables_initializer()来做到这一点的。以下是一个问题: 如果tf.global_variables_initializer()
浏览 3
提问于2017-10-14
得票数 3
回答已采纳
2
回答
调整现有的Tensorflow图(VGG)
、
但我不知道如何从graphDef中获取单层/
权重
,也不知道如何调整图形。
浏览 5
提问于2016-06-16
得票数 1
回答已采纳
1
回答
用unet识别CT图像上的小血管
、
我们使用
VGG-16
作为编码器,使用相同的层(不转移
权重
)作为解码器。由于CT图像与
VGG-16
训练中使用的图像有很大不同,因此对整个
网络
进行了微调。对于每个时期,
网络
随机选择了2000个训练数据和800个验证数据。另外,批量大小选择为3。 我们的问题是
网络
不能分割小血管。举个例子,我们有: 原始CT图像格式:original image 图片标签:labeled image
网络
预测:predicted image 到目前为止,我们试图
将
网络
浏览 32
提问于2020-05-02
得票数 1
1
回答
Caffe draw_net.py无法从prototxt文件中绘制
VGG-16
、
我使用以下命令从caffe中的prototxt文件绘制
网络
框图如果我使用Alexnet,BVLC但是当我使用
VGG-16
文件
时
,它给出了一个大小为11x11的空白输出图像。不会抛
出错
误。我也验证了路径。所有文件都是从获取的。我用的是从拿来的咖啡。
浏览 0
提问于2017-09-22
得票数 1
1
回答
来自我的TensorFlow
网络
的准确性似乎并不代表我的
网络
预测数据的实际能力。
、
、
我希望我的
网络
能够通过输入'balance'来预测'balance'。这是我用来训练和测试
网络
的代码:import numpy as np这让我想,也许不是训练
网络
让猜测尽可能正确,而是训练它尽可能地做
出错
误的猜测。不过,我也看不出问题在哪里。tf.nn.
浏览 4
提问于2017-11-27
得票数 0
回答已采纳
1
回答
保存神经
网络
的学习权值?
、
、
我已经训练了一个神经
网络
。但是,我希望保存学习
到
的
权重
,以便神经
网络
不必在每次需要
时
都进行训练。是否可以保存学习
到
的
权重
并
恢复
它们,这样我就可以调用'predict()‘了?我阅读了Open CV Java文档。
浏览 1
提问于2014-06-11
得票数 0
1
回答
Tensorflow:令人难以置信的巨大稀疏分类交叉熵
、
、
当我这样做
时
,损失又回到了第一张图像中的样子。有没有想过我可能做错了什么?对于后续的时期,它将
恢复
正常。有什么想法吗?
浏览 22
提问于2018-12-20
得票数 1
1
回答
Tensorflow
权重
未
恢复
,即使从ckpt文件
恢复
后也是如此
、
我正在使用以下代码,
恢复
的
权重
是随机初始化,而不是存储在ckpt文件中的实际
权重
。请帮助我理解我哪里
出错
了。tf.trainable_variables(): weights[v.name] = v.eval() 在训练期间使用tf.train.Saver(sess,filename)保存的实际模型
权重
在
恢复
时
,随机
权重
正在
恢复
。
浏览 14
提问于2019-04-07
得票数 0
回答已采纳
2
回答
交叉验证如何确定何时提前停止?
在神经
网络
中使用“K-折叠交叉验证”
时
,我们是否:
将
数据拆分为$N$相等块Get验证错误并将
权重
恢复
到
$W_0$Question 1: 我意识
到
7是可能的,因为我们对
网络
浏览 0
提问于2018-03-02
得票数 5
回答已采纳
1
回答
如何在模型A中存储训练过的
权重
和偏差,以便在tensorflow的B型中使用
假设我用权值和偏差变量字典构造了一个神经
网络
A,在神经
网络
A中训练后得到了
权重
和偏差的具体值,我想用这些特定值来代替神经
网络
B中的tf.Variable。我如何达到这个目的?我尝试过tf.train.Saver(),但是,我不知道如何在另一个
网络
B中(在另一个文件中)
恢复
权重
和偏差。我也尝试过使用pickle.dump存储它们,但是,我遇到了另一个问题,即当使用pickle.load
恢复
weights和biases
时
,它说dictio
浏览 6
提问于2016-02-18
得票数 1
2
回答
深度学习
网络
精度下降
、
、
、
为了熟悉语义分割和卷积神经
网络
,我
将
通过MathWorks学习本教程:我没有使用Segnet的预培训版本,因为我想测试我的自定义数据集。imageFreq = tbl.PixelCount ./ tbl.ImagePixelCount我
将
继续使用示例中提供的代码对
网络
进行培训,options和lgraph
将
保持不变。SegNet
网络
是通过从
V
浏览 0
提问于2018-12-01
得票数 0
3
回答
TensorFlow:有没有办法
将
冻结的图形转换为检查点模型?
、
可以
将
检查点模型转换为冻结的图形(从.ckpt文件
到
.pb文件)。但是,有没有一种反向方法可以再次
将
pb文件转换为检查点文件?我想它需要将常量转换回变量--有没有一种方法可以
将
正确的常量识别为变量,并将它们
恢复
到
检查点模型中?但不是反过来。这里也提出了一个类似的问题: 但解决方案依赖于使用ckpt模型来
恢复
权重
变量。有没有办法从PB文件而不是检查点文件中
恢复
权重
变
浏览 3
提问于2017-07-24
得票数 17
1
回答
PReLU激活函数更新规则
、
、
它是在
权重
更新之前更新还是在
权重
更新之后更新?或者它与
权重
同时更新?
浏览 0
提问于2017-09-19
得票数 1
2
回答
用于图像处理的OpenCV神经
网络
、
、
、
、
我希望经过训练的神经
网络
能够对缺陷区域进行插值。 基于这些原因,我尝试创建简单的神经
网络
。它有输入:灰度图像与差(72*54)和相同的图像,没有缺陷。隐层有2*72*54个神经元。可能有人对参数、神经
网络
体系结构或整个方法有一些建议。
浏览 3
提问于2017-06-19
得票数 2
2
回答
生产中神经
网络
权值的保存与
恢复
、
、
、
、
我目前正在构建一个使用神经
网络
的后端。我需要保存的重量(可能是二维,三维或四维),并
恢复
他们。我目前正在使用heroku,因此需要将它们保存到PostgreSQL或S3桶中,并在每次系统启动
时
检索。在生产中,为ML应用程序存储和
恢复
权重
的最佳解决方案是什么,其中
权重
可能是几十万个条目,而矩阵可以远超过100 ML?
浏览 1
提问于2018-07-28
得票数 1
回答已采纳
1
回答
在Tensorflow中,变量和张量之间有什么区别?
、
Tensorflow文档指出,Variable可以在任何可以使用Tensor的地方使用,而且它们似乎是可互换的。例如,如果v是Variable,那么x = 1.0 + v就变成Tensor。
浏览 1
提问于2016-07-24
得票数 11
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2
回答
CNN (
VGG-16
)验证准确性的奇怪行为
、
、
、
、
我已经构建并测试了两个卷积神经
网络
模型(
VGG-16
and 3-layer CNN)来预测新冠肺炎肺部CT扫描的分类。我已经分别在分割图像和原始图像上训练和评估了
VGG-16
模型。最后,仅对分割后的图像进行3层CNN的训练和评估。下面是它们的训练/验证损失和准确性的结果。 ? 这是
VGG-16
型号的代码: # build modelimg_width = 256 model.add(Conv2D(
浏览 58
提问于2020-06-27
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