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
def fully_connected(inputs, num_outputs, a...
def arg_scope(list_ops_or_scope, **kwargs): if isinstance(list_ops_or_scope, di...
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 get_model_variables(scope=None, suffix=None): return get_variables(scope, s...
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_trainable_variables(scope=None, suffix=None): return get_variables(scop...
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
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。
convolution(inputs, num_outputs, kernel_size, ...
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...
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
最近在github上面找到了一个https://github.com/docker-slim/docker-slim. 发现比dive 好使用。...现在我们使用docker-slim 优化一下。...我们看到它支持以下这几种命令 现在我们试一下第一种命令build docker-slim build 753933d7a042 这时候我们看到能分析出端口啥的，最后再生成一JSoN的文件 。...docker-slim build --http-probe=false 753933d7a042 我们再看一下他已经生成了53兆的心镜像，镜像的名称是老镜像加上后缀slim 'docker.io/...ducheng1234/spring-boot-demo-codegen.slim 然后我们再看看slim-report.json 这里面有有新镜像的详情构建过程，类似docker inspect
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