def flatten(inputs, outputs_collections=None, scope=None): """Flattens the inpu...
slim.learning.train(train_op, logdir, train_step_fn=train_step, train_step_kwargs=
对n维logit张量的第n维执行softmax。对于二维logits，这可以归结为tf.n .softmax。第n个维度需要具有指定数量的元素(类的数量)。
2、使用Slim读取TFrecord文件的步骤1、设置解码器，一般设置为decoder=slim.tfexample_decoder.TFExampleDecoder(),同时要指定其keys_to_features...2、定义数据集类，一般为dataset=slim.dataset.Dataset()：它把datasource、reader、decoder、num_samples等参数封装好。...3、定义数据集的数据提供者类，一般为provider=slim.dataset_data_provider.DatasetDataProvider()，需要传入的参数：dataset, num_readers...#coding=utf-8import tensorflow as tfimport numpy as npimport osfrom PIL import Image slim = tf.contrib.slim...由slim完成 items_to_handlers = { 'image': slim.tfexample_decoder.Image(image_key='image
TF-Slim 是 TensorFlow 中一个用来构建、训练、评估复杂模型的轻量化库。TF-Slim 模块可以和 TensorFlow 中其它API混合使用。...例如：与上面的代码对应的 Slim 版的代码： input = ... net = slim.conv2d(input, 128, [3, 3], scope='conv1_1') slim.repeat...： net = slim.repeat(net, 3, slim.conv2d, 256, [3, 3], scope='conv3') net = slim.max_pool2d(net, [2, 2...： net = slim.stack(net, slim.fully_connected, [32, 64, 128], scope='fc') 在这个例子中，slim.stack 调用 slim.fully_connected...(net, 64, [1, 1], scope='core/core_4') 可以用slim.stack 简写做： net = slim.stack(net, slim.conv2d, [(32, [3
返回一个函数，该函数可用于对权重应用L2正则化。较小的L2值有助于防止训练数据过度拟合。
def arg_scope(list_ops_or_scope, **kwargs): if isinstance(list_ops_or_scope, di...
def fully_connected(inputs, num_outputs, a...
Xavier Glorot和yobengio(2010):[了解深度前馈神经网络训练的难点]。(http://www.jmlr.org/programeding...
def get_model_variables(scope=None, suffix=None): return get_variables(scope, s...
添加了一个2D最大池化操作，它假设池化是按每张图像完成的，但不是按批处理或通道完成的。
slim中给出了resnet、vgg卷积网络的快速实现方法，定义的位置为:D:\anaconda\envs\tensorflow\Lib\site-packages\tensorflow\contrib...\slim\python\slim\nets，构建残差网络主要使用的模块为resnet_utils.py、resnet_v1.py、resnet_v2.py。
TF-Slim 安装与配置和API列表1.1 TF-Slim的安装的配置TensorFlow 安装后，测试 TF-Slim 是否安装成功：python -c "import tensorflow.contrib.slim...as slim; eval = slim.evaluation.evaluate_once"虽然这里是采用 TF-Slim 处理图像分类问题，还需要安装 TF-Slim 图像模型库 tensorflow...除此之外，TF-Slim的slim.stack操作符允许调用者用不同的参数重复使用相同的操作符是创建一个stack或网络层塔。slim.stack也会为每个创建的操作符生成一个新的scope。...slim.stack:slim.stack(x, slim.fully_connected, [32, 64, 128], scope='fc')在这个例子中，slim.stack调用slim.fully_connected...当你通过TF-Slim创建一个损失函数时，TF-Slim会把损失加入到一个特殊的Tensorflow的损失函数集合中。这样你既可以手动管理损失函数，也可以托管给TF-Slim。
slim.arg_scope()函数的使用 slim是一种轻量级的tensorflow库，可以使模型的构建，训练，测试都变得更加简单。...在slim库中对很多常用的函数进行了定义，slim.arg_scope()是slim库中经常用到的函数之一。...所以使用slim.arg_scope（）有两个步骤： 使用@slim.add_arg_scope修饰目标函数用 slim.arg_scope（）为目标函数设置默认参数.例如如下代码；首先用@slim.add_arg_scope...例如在下面的代码中，不做单独声明的情况下，slim.conv2d, slim.max_pool2d, slim.avg_pool2d三个函数默认的步长都设为1，padding模式都是'VALID'的。...with slim.arg_scope( [slim.conv2d, slim.max_pool2d, slim.avg_pool2d],stride = 1, padding
def get_trainable_variables(scope=None, suffix=None): return get_variables(scop...
convolution(inputs, num_outputs, kernel_size, ...
slim.get_model_variables()def get_model_variables(scope=None, suffix=None): return get_variables(scope...slim.get_trainable_variables()def get_trainable_variables(scope=None, suffix=None): return get_variables...slim.learning.train()slim.learning.train(train_op, logdir, train_step_fn=train_step,...可能产生的异常：ValueError: If x has rank less than 2 or if its last dimension is not set.slim.softmax()softmax...返回值：全局阶跃张量slim.arg_scope()def arg_scope(list_ops_or_scope, **kwargs): if isinstance(list_ops_or_scope
TensorFlow-Slim图像分类库 TF-slim是用于定义，训练和评估复杂模型的TensorFlow（tensorflow.contrib.slim）的新型轻量级高级API。...安装最新版本的TF-slim TF-Slim通过tf.contrib.slim的形式引入（TensorFlow 1.0）。...要测试安装是否正常，请执行以下命令： python -c "import tensorflow.contrib.slim as slim; eval = slim.evaluation.evaluate_once..." 安装TF-slim图像模型库 使用TF-Slim做图片分类任务时，您同样需要安装TF-slim图像模型库，注意它并不是TF库的核心部分，所以请查看tensorflow/models，如下所示： cd...因此，该标志表示TF-Slim以避免从检查点加载这些权重。
get_or_create_global_step()返回并创建(必要时)全局阶跃张量。返回并创建(必要时)全局阶跃张量。返回并创建(必要时)全局阶跃张量。返回...
作者：张旭 编辑：张欢 这是一篇以实践为主的入门文章，目的在于用尽量少的成本组织起来一套可以训练和测试自己的分类任务的代码，其中就会用到迁移学习，TF-Slim库的内容，所以我们分为下面几个步骤介绍：...： 什么是迁移学习； 什么是TF-Slim； TF-Slim实现迁移学习的例程； 应用自己的数据集完成迁移学习。...好在TensorFlow已经提供了各种pre-train model： https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/slim ?...2 什么是TF-Slim： TF-slim是用于定义，训练和评估复杂模型的TensorFlow（tensorflow.contrib.slim）的新型轻量级高级API。...--dataset_name=flowers --dataset_dir=D:/models-master/research/slim/flowers_5 其中floewers_5是文件夹的名字，
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