tf-slim

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マルチGPU tensorflow.contrib.slimにおける新しい学習モジュールは非常に有望に見える

tensorfow.slim.learningとトレーニング： https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/contrib/slim/python/slim/learning.py 私はCIFAR 10マルチGPU例を再現できるかを把握しようとしている（またはImageNetの例）この新しいモジュールを使用して、私

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tf.contrib.slimのデータについてドキュメントの準備

私は、Slim Netにフィードするためのデータの準備方法を理解するのに多くの時間を費やしてきました。しかし、私はまだ私のトレーニングデータを準備する方法を静かに理解できません。はカフェImageNetチュートリアルのように、トレーニングデータを処理するためのより詳細な方法があります：http://caffe.berkeleyvision.org/gathered/examples/image

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AttributeError：モジュール 'tensorflow.contrib.slim'に 'nets'属性がありません

tf-slimに内蔵されたresnetを使いたいです。 import tensorflow as tf import tensorflow.contrib.slim as slim resnet = tf.contrib.slim.nets.resnet_v1 mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True) x

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小さなオブジェクトによる画像の分類

私は、レーベルが赤色/緑色/存在しないレーベルのダッシュボードカメラ画像（車用）を分類するための挑戦に参加しようとしています。交通信号は画像の一部であり、バウンディングボックスは供給されません。 hereは現在Inceptionネットで推奨されていますが、0.55-0.6の精度が得られるように画像を微調整しようとしています。 0.95+を達成する必要があります。画像中の信号の部分が小さいため、ネ

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TensorFlow-Slimで正則化はどのように使用できますか？

私のコードで正規化を使いたいです。私はこのようにconv2dを作成するためにスリムを使用しました： slim.conv2d(input, 256, [1, 1], stride=1, padding='SAME', scope='conv1') どのようにこれに正則化を追加できますか？と私はそれを私の損失を正規化するために使用することができますか？

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is_trainingがtrueおよびfalseのTensorflow（tf-slim）モデル

列車セット（is_training=True）と検証セット（is_training=False）の両方で特定のモデルを実行する場合は、具体的にどのようにdropoutが適用されているかを確認します。現在、prebuilt modelsは、ネットワークを構築するときにdropoutレイヤに渡されるパラメータis_trainingを公開します。問題は、私がis_trainingという異なる値でメソッド

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複数のGPU /マシン間のTF-Slimの設定/フラグ

複数のマシン上の複数のGPUに、deployment/model_deploy.pyを使用してTF-Slimモデル/スリムを実行する方法の例があると、ドキュメントはかなり良いですが、私はいくつかの部分が欠けています。具体的には、worker_deviceとps_deviceに何を入れる必要があり、さらに各マシンで何を実行する必要があるのでしょうか？分散ページの一番下にあるような例はすばらしいでし

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slim.learning.train（TensorFlow、TF-Slim）用の2つの訓練操作

いくつかのアーキテクチャでは、2つ以上の訓練操作が必要です（たとえば、GANではジェネレータとディスクリミネータを訓練する必要があります）。 TF-Slimトレーニング機能を使って、どのように達成できますか？限り、私はslim.learning.trainを見ることができる限り、唯一の訓練を取る。