- 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
我想在多个 CPU 上训练,所以我运行这个命令
C:\Users\solution\Desktop\Tensorflow\research>python object_detection/train.py --logtostderr --pipeline_config_path=C:\Users\solution\Desktop\Tensorflow\myFolder\power_drink.config --train_dir=C:\Users\solution\Desktop\Tensorflow\research\object_detection\train --num_clones=2 --clone_on_cpu=True
我得到了以下错误
Traceback (most recent call last): File "object_detection/train.py", line 169, in tf.app.run() File "C:\Users\solution\AppData\Local\Programs\Python\Python35\lib\site-packages\tensorflow\python\platform\app.py", line 124, in run _sys.exit(main(argv)) File "object_detection/train.py", line 165, in main worker_job_name, is_chief, FLAGS.train_dir) File "C:\Users\solution\Desktop\Tensorflow\research\object_detection\trainer.py", line 246, in train clones = model_deploy.create_clones(deploy_config, model_fn, [input_queue]) File "C:\Users\solution\Desktop\Tensorflow\research\slim\deployment\model_deploy.py", line 193, in create_clones outputs = model_fn(*args, **kwargs) File "C:\Users\solution\Desktop\Tensorflow\research\object_detection\trainer.py", line 158, in _create_losses train_config.merge_multiple_label_boxes) ValueError: not enough values to unpack (expected 7, got 0)
如果我将 num_clones 设置为 1 或省略它,它会正常工作。我也尝试设置 --ps_tasks=1 这没有帮助
如有任何建议,我们将不胜感激
最佳答案
我通过稍微更改原始配置中的一个参数解决了这个问题:
...
train_config: {
fine_tune_checkpoint: "C:/some_path/model.ckpt"
batch_size: 1
sync_replicas: true
startup_delay_steps: 0
replicas_to_aggregate: 8
num_steps: 25000
...
}
...
更改参数 replicas_to_aggregate: 1
或设置 sync_replicas: false
都解决了我的问题,因为我只在一张显卡上训练并且没有任何副本(就像在 TPU 上训练时一样)。
关于python - [Tensorflow][对象检测]尝试使用 --num_clones=2 进行训练时出现 ValueError,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/48795950/
我想将模型及其各自训练的权重从 tensorflow.js 转换为标准 tensorflow,但无法弄清楚如何做到这一点,tensorflow.js 的文档对此没有任何说明 我有一个 manifest
我有一个运行良好的 TF 模型,它是用 Python 和 TFlearn 构建的。有没有办法在另一个系统上运行这个模型而不安装 Tensorflow?它已经经过预训练,所以我只需要通过它运行数据。 我
当执行 tensorflow_model_server 二进制文件时,它需要一个模型名称命令行参数,model_name。 如何在训练期间指定模型名称,以便在运行 tensorflow_model_s
我一直在 R 中使用标准包进行生存分析。我知道如何在 TensorFlow 中处理分类问题,例如逻辑回归,但我很难将其映射到生存分析问题。在某种程度上,您有两个输出向量而不是一个输出向量(time_t
Torch7 has a library for generating Gaussian Kernels在一个固定的支持。 Tensorflow 中有什么可比的吗?我看到 these distribu
在Keras中我们可以简单的添加回调,如下所示: self.model.fit(X_train,y_train,callbacks=[Custom_callback]) 回调在doc中定义,但我找不到
我正在寻找一种在 tensorflow 中有条件打印节点的方法,使用下面的示例代码行,其中每 10 个循环计数,它应该在控制台中打印一些东西。但这对我不起作用。谁能建议? 谢谢,哈米德雷萨, epsi
我想使用 tensorflow object detection API 创建我自己的 .tfrecord 文件,并将它们用于训练。该记录将是原始数据集的子集,因此模型将仅检测特定类别。我不明白也无法
我在 TensorFlow 中训练了一个聊天机器人,想保存模型以便使用 TensorFlow.js 将其部署到 Web。我有以下内容 checkpoint = "./chatbot_weights.c
我最近开始学习 Tensorflow,特别是我想使用卷积神经网络进行图像分类。我一直在看官方仓库中的android demo,特别是这个例子:https://github.com/tensorflow
我目前正在研究单图像超分辨率,并且我设法卡住了现有的检查点文件并将其转换为 tensorflow lite。但是,使用 .tflite 文件执行推理时,对一张图像进行上采样所需的时间至少是使用 .ck
我注意到 tensorflow 的 api 中已经有批量标准化函数。我不明白的一件事是如何更改训练和测试之间的程序? 批量归一化在测试和训练期间的作用不同。具体来说,在训练期间使用固定的均值和方差。
我创建了一个模型,该模型将 Mobilenet V2 应用于 Google colab 中的卷积基础层。然后我使用这个命令转换它: path_to_h5 = working_dir + '/Tenso
代码取自:- http://adventuresinmachinelearning.com/python-tensorflow-tutorial/ import tensorflow as tf fr
好了,所以我准备在Tensorflow中运行 tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits() 函数。 据我了解,“logit”应该是概率的张量,每个对应于某个像素的
tensorflow 服务构建依赖于大型 tensorflow ;但我已经成功构建了 tensorflow。所以我想用它。我做这些事情:我更改了 tensorflow 服务 WORKSPACE(org
Tensoflow 嵌入层 ( https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/layers/Embedding ) 易于使用, 并且有大量的文
我正在尝试使用非常大的数据集(比我的内存大得多)训练 Tensorflow 模型。 为了充分利用所有可用的训练数据,我正在考虑将它们分成几个小的“分片”,并一次在一个分片上进行训练。 经过一番研究,我
根据 Sutton 的书 - Reinforcement Learning: An Introduction,网络权重的更新方程为: 其中 et 是资格轨迹。 这类似于带有额外 et 的梯度下降更新。
如何根据条件选择执行图表的一部分? 我的网络有一部分只有在 feed_dict 中提供占位符值时才会执行.如果未提供该值,则采用备用路径。我该如何使用 tensorflow 来实现它? 以下是我的代码
我是一名优秀的程序员,十分优秀!