作者使用resnet作为他们网络的主干，所以我的第一个想法是使用tensoflow加载一个预先训练过的网络。但问题是，我无法找到打印模块摘要的方法，该模块是从tfhub加载的吗？谢谢
不幸的是，resnet不适用于tf2-hub，所以我欺骗使用了resent的内置keras实现，至少直到有一个集线器驱动。就是这样。下面是如何使用tf2.keras.applications获取resnet的中间层：import tensorflow as tf
from tensorflowactivation
浏览 0提问于2019-08-08得票数 2
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= ResNet18()
self.shortcut = nn.Sequential(
nn.Conv2d(in_planes, kernel_si
浏览 5提问于2020-07-16得票数 0
在构建ResNet时，我得到了一个未定义的秩错误；我在下面提到了一个可重复的代码：def IdentityBlock(X, f, filters): F1, F2,(X_shortcut) X = Add()([X, X_shortcut]) 我的resnet模型：
def ResNet(input_shape = (224, 224,
浏览 1提问于2021-09-07得票数 0
下面是代码： from Lib.data_loader import DataLoaderfrom Lib.HistoryGraph= Resnet3DBuilder.build_resnet_101(input_shape, nb_classes, drop_rate = 0.5)
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浏览 411提问于2021-05-08得票数 1
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正在尝试在poly-u数据集上实现resnet 50。我在这里试图做的是，我想做一个模型，将个人的掌纹划分为不同的身份，我发现resnet对这类问题最有效，似乎无法克服这个错误尝试了许多解决方案，但由于某些原因无法解决： TypeError: FailedX_shortcut)
# final step > addingshortcut value
浏览 79提问于2021-04-14得票数 1
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我正在尝试通过遵循https://gist.github.com/flyyufelix/65018873f8cb2bbe95f429c474aa1294的代码来实现用于视频分类的ResNet 101
浏览 22提问于2021-01-27得票数 0
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在一些用于构造正在查看的ResNET的代码中，我发现了以下语法：.# Save the input value.X_shortcut = X.# Final step: Add shortcut value to main path, and pass it through a RELU activation(≈2 lines)X = Activation('relu')(X)我知道X，X_shortc
浏览 1提问于2019-08-04得票数 0
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我使用以下代码尝试创建resnet32体系结构并训练模型。架构 X_shortcut = X X_shortcut = BatchNormalization(axis=3)(X_shortcut=
浏览 0提问于2021-07-14得票数 0
我已经创建了自定义ResNet模型，如下面的代码片段所示： @staticmethod # the shortcut branch of the ResNetmodule should be
# initialize as the input (identit
浏览 10提问于2020-05-13得票数 0
我正在尝试Resnet架构，以便与CNN进行性能比较。我在我的第一个测试中使用了这个Resnet。我重用我的代码为网络加载和准备数据，它工作得很好。[1:]: raise Exception('Skip Connection Failure!')# residual unit 2 x = Conv2D(f, 3, strides=1, padding=
浏览 31提问于2020-02-04得票数 0
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3_bn/moving_mean:0您可以通过以下方法找到此结果：def ResNet50():.=False, name=name + '_block' + str(i))在下面的结构中，block1是ResNet50中的住宅层。()
浏览 1提问于2021-08-03得票数 0
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kernel_size=n_kernel, strides=n_strides, padding='same')(x) y = ReLU()(y)
# Add Residual (shortcut)
# Re
浏览 0提问于2018-09-24得票数 1
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从Keras2.2.0开始，发布了模型定义的第三个API :模型子类。model.inputs和model.outputs.model.to_yaml()和model.to_json()、model.get_config()和model.save()。
这个模型从来没有
浏览 1提问于2018-10-15得票数 12
## Resnet 3D architecture kernel_regularizer=kernel_regularizer)(activation)
def _shortcut3d(input, residua
浏览 3提问于2020-09-11得票数 0
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我正在尝试通过遵循的代码来实现用于视频分类的ResNet 101输入尺寸- 256帧X 80 X 60 X 1图像-last) 10 #cnn = c3d_model(32)---> 12 cnn = resnet101_model()
<ipython-input-137-14
浏览 2提问于2021-01-28得票数 0
ResNet是一个基本的剩余块。class ResNet(nn.Module): self.conv_shortcut = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size =else:
X = self.conv3(X) + self.conv_sho
浏览 4提问于2020-08-20得票数 0
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我一直在使用这里提供的代码的resnet56模型：。我注意到这个实现与许多其他在线可用的ResNet示例不同，我想知道PyTorch使用损耗()的反向传播算法是否可以解释所提供的代码中的lambda层和快捷方式。self.shortcut = nn.Sequential() bot = (self.expansion*planes - in_planes) - top
浏览 4提问于2020-01-19得票数 1
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对我的图像进行预处理的最佳方法是什么，以便它们能够在ResNet34上运行？我应该在ResNet的前向方法中添加额外的层吗？如果是，在我的情况下，什么是合适的组合？self.conv2 = conv3x3(planes, planes) self.shortcut = nn.Sequential(
浏览 0提问于2020-05-22得票数 0
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_ref>, <tf.Variable 'resnet_v1_101/block1/unit_1/bottleneck_v1/shortcut/weights:0' shape=(1, 1, 64, 256) dtype=float32_ref>, <tf.Variable 'resnet_v1_101/block1/unit_1/bottleneck_v1/shortcut&#x
浏览 10提问于2019-01-14得票数 0
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vgg有近14m个参数，但resnet只有0.3m。=resnet_layer1 resnet_layer=resnet_layer2 resnet_layer=resnet_layer3 resnet_layer=resnet_layer4
inputs = Input(shape=
浏览 0提问于2019-08-24得票数 5
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