- android - 多次调用 OnPrimaryClipChangedListener
- android - 无法更新 RecyclerView 中的 TextView 字段
- android.database.CursorIndexOutOfBoundsException : Index 0 requested, 光标大小为 0
- android - 使用 AppCompat 时,我们是否需要明确指定其 UI 组件(Spinner、EditText)颜色
我想使用来自 Tensorflow 的预训练 ResNet 模型。我下载了 code (resnet_v1.py
) 用于模型和 checkpoint (resnet_v1_50.ckpt
) 文件 here .
我已经可以使用以下帖子解决错误 ImportError: No module named 'nets'
:请参阅 here来自tsveti_iko的答案.
现在我收到以下错误,不知道该怎么办:
NotFoundError (see above for traceback): Restoring from checkpoint failed.
This is most likely due to a Variable name or other graph key that is missing from the checkpoint.
Please ensure that you have not altered the graph expected based on the checkpoint. Original error:
Tensor name "resnet_v1_50/block1/unit_1/bottleneck_v1/conv1/biases"
not found in checkpoint files /home/resnet_v1_50.ckpt
[[node save/RestoreV2 (defined at my_resnet.py:34) =
RestoreV2[dtypes=[DT_FLOAT, DT_FLOAT, DT_FLOAT, DT_FLOAT, DT_FLOAT, ...,
DT_FLOAT, DT_FLOAT, DT_FLOAT, DT_FLOAT, DT_FLOAT], _device="/job:localhost
/replica:0/task:0/device:CPU:0"](_arg_save/Const_0_0, save/RestoreV2
/tensor_names, save/RestoreV2/shape_and_slices)]]
这是我在尝试加载模型时使用的代码:
import numpy as np
import tensorflow as tf
import resnet_v1
# Restore variables of resnet model
slim = tf.contrib.slim
# Paths
network_dir = "home/resnet_v1_50.ckpt"
# Image dimensions
in_width, in_height, in_channels = 224, 224, 3
# Placeholder
X = tf.placeholder(tf.float32, [None, in_width, in_height, in_channels])
# Define network graph
logits, activations = resnet_v1.resnet_v1_50(X, is_training=False)
prediction = tf.argmax(logits, 1)
with tf.Session() as sess:
variables_to_restore = slim.get_variables_to_restore()
saver = tf.train.Saver(variables_to_restore)
saver.restore(sess, network_dir)
# Restore variables
variables = tf.get_collection(tf.GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES)
# Feed random image into resnet
img = np.random.randn(1, in_width, in_height, in_channels)
pred = sess.run(prediction, feed_dict={X:img})
谁能告诉我,为什么它不起作用?我必须如何更改我的代码才能使其运行?
最佳答案
也许您可以使用 tf.keras.applications
中的 ResNet50 ?
根据错误,如果您没有以任何方式更改图表,并且这是您的全部源代码,那么它可能真的很难调试。
如果你选择理智的tf.keras.applications.resnet50你可以像这样简单地做到这一点:
import tensorflow
in_width, in_height, in_channels = 224, 224, 3
pretrained_resnet = tensorflow.keras.applications.ResNet50(
weights="imagenet",
include_top=False,
input_shape=(in_width, in_height, in_channels),
)
# You can freeze some layers if you want, depends on your task
# Make "top" (last 3 layers below) whatever fits your task as well
model = tensorflow.keras.models.Sequential(
[
pretrained_resnet,
tensorflow.keras.layers.Flatten(),
tensorflow.keras.layers.Dense(1024, activation="relu"),
tensorflow.keras.layers.Dense(10, activation="softmax"),
]
)
print(model.summary())
现在推荐使用这种方法,尤其是考虑到即将推出的 Tensorflow 2.0、完整性和可读性。顺便提一句。这个模型和Tensorflow提供的模型是一样的,都是从IIRC转过来的。
您可以在链接文档和各种博客文章(如 this one)中阅读有关 tf.keras.applications
的更多信息或其他网络资源。
回答评论中的问题
How do I pass images to the network?
:如果要进行预测,请使用 model.predict(image)
,其中 image 是 np.数组
。就这么简单。
如何访问权重?
:好吧,这个更复杂......开个玩笑,每一层都有 .get_weights()
方法返回它是权重和偏差,您可以使用 for layer in model.layers()
迭代层。您也可以使用 model.get_weights()
一次获取所有权重。
总而言之,您将学习 Keras,并在比调试此问题更短的时间内比使用 Tensorflow 更高效。他们有 30 seconds guide这是有原因的。
顺便说一句。Tensorflow 默认带有 Keras,因此,Tensorflow 的 Keras 风格是 Tensorflow 的一部分(无论这听起来多么令人困惑)。这就是我在示例中使用 tensorflow
的原因。
您似乎可以使用 Hub 加载和微调 Resnet50,如 this link 中所述.
关于python - Tensorflow:加载预训练的 ResNet 模型时出错,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/54953008/
real adaboost Logit boost discrete adaboost 和 gentle adaboost in train cascade parameter 有什么区别.. -bt
我想为 book crossing 构建训练数据矩阵和测试数据矩阵数据集。但作为 ISBN 代码的图书 ID 可能包含字符。因此,我无法应用此代码(来自 tutorial ): #Create two
我找到了 JavaANPR 库,我想对其进行自定义以读取我所在国家/地区的车牌。 似乎包含的字母表与我们使用的字母表不同 ( http://en.wikipedia.org/wiki/FE-Schri
我有一个信用卡数据集,其中 98% 的交易是非欺诈交易,2% 是欺诈交易。 我一直在尝试在训练和测试拆分之前对多数类别进行欠采样,并在测试集上获得非常好的召回率和精度。 当我仅在训练集上进行欠采样并在
我打算: 在数据集上从头开始训练 NASNet 只重新训练 NASNet 的最后一层(迁移学习) 并比较它们的相对性能。从文档中我看到: keras.applications.nasnet.NASNe
我正在训练用于分割的 uNet 模型。训练模型后,输出全为零,我不明白为什么。 我看到建议我应该使用特定的损失函数,所以我使用了 dice 损失函数。这是因为黑色区域 (0) 比白色区域 (1) 大得
我想为新角色训练我现有的 tesseract 模型。我已经尝试过 上的教程 https://github.com/tesseract-ocr/tesseract/wiki/TrainingTesser
我的机器中有两个 NVidia GPU,但我没有使用它们。 我的机器上运行了三个神经网络训练。当我尝试运行第四个时,脚本出现以下错误: my_user@my_machine:~/my_project/
我想在python的tensorflow中使用稀疏张量进行训练。我找到了很多代码如何做到这一点,但没有一个有效。 这里有一个示例代码来说明我的意思,它会抛出一个错误: import numpy as
我正在训练一个 keras 模型,它的最后一层是单个 sigmoid单元: output = Dense(units=1, activation='sigmoid') 我正在用一些训练数据训练这个模型
所以我需要使用我自己的数据集重新训练 Tiny YOLO。我正在使用的模型可以在这里找到:keras-yolo3 . 我开始训练并遇到多个优化器错误,添加了错误代码以防止混淆。 我注意到即使它应该使用
将 BERT 模型中的标记化范式更改为其他东西是否有意义?也许只是一个简单的单词标记化或字符级标记化? 最佳答案 这是论文“CharacterBERT: Reconciling ELMo and BE
假设我有一个非常简单的神经网络,比如多层感知器。对于每一层,激活函数都是 sigmoid 并且网络是全连接的。 在 TensorFlow 中,这可能是这样定义的: sess = tf.Inte
有没有办法在 PyBrain 中保存和恢复经过训练的神经网络,这样我每次运行脚本时都不必重新训练它? 最佳答案 PyBrain 的神经网络可以使用 python 内置的 pickle/cPickle
我尝试使用 Keras 训练一个对手写数字进行分类的 CNN 模型,但训练的准确度很低(低于 10%)并且误差很大。我尝试了一个简单的神经网络,但没有效果。 这是我的代码。 import tensor
我在 Windows 7 64 位上使用 tesseract 3.0.1。我用一种新语言训练图书馆。 我的示例数据间隔非常好。当我为每个角色的盒子定义坐标时,盒子紧贴角色有多重要?我使用其中一个插件,
如何对由 dropout 产生的许多变薄层进行平均?在测试阶段要使用哪些权重?我真的很困惑这个。因为每个变薄的层都会学习一组不同的权重。那么反向传播是为每个细化网络单独完成的吗?这些细化网络之间的权重
我尝试训练超正方语言。我正在使用 Tess4J 进行 OCR 处理。我使用jTessBoxEditor和SerakTesseractTrainer进行训练操作。准备好训练数据后,我将其放在 Tesse
我正在构建一个 Keras 模型,将数据分类为 3000 个不同的类别,我的训练数据由大量样本组成,因此在用一种热编码对训练输出进行编码后,数据非常大(item_count * 3000 * 的大小)
关闭。这个问题需要多问focused 。目前不接受答案。 想要改进此问题吗?更新问题,使其仅关注一个问题 editing this post . 已关闭 8 年前。 Improve this ques
我是一名优秀的程序员,十分优秀!