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在slim的alexne.py中看到了这个,找不到相关的文档。想知道什么是集合?我猜它是一种容器,在这种情况下它将用于输出节点?并且想知道这样做的目的是什么,而不是使用输出的名称。
with tf.variable_scope(scope, 'alexnet_v2', [inputs]) as sc:
end_points_collection = sc.name + '_end_points'
with slim.arg_scope([slim.conv2d, slim.fully_connected, slim.max_pool2d],
outputs_collections=[end_points_collection]):
net = slim.conv2d(inputs, 64, [11,11], 4, padding = 'VALID', scope ='conv1')
最佳答案
集合只是对具有相似含义的图节点进行分组的容器。
说,任何新的可训练 Variable
被放入名为 trainable_variables 的集合中,可以使用 tf.get_collection('trainable_variables')
访问.
同样,您可以为图层的输出传递一个集合。
关于tensorflow - slim.arg_scope 中的outputs_collections 是什么意思?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/44300641/
我是神经网络和 TensorFlow 的初学者,我正在尝试了解 arg_scope 的作用. 在我看来,这是一种将“你想做的事情”字典放在具有特定变量的特定层的方法。如果我错了,请纠正我。您如何准确地
在slim的alexne.py中看到了这个,找不到相关的文档。想知道什么是集合?我猜它是一种容器,在这种情况下它将用于输出节点?并且想知道这样做的目的是什么,而不是使用输出的名称。 with
我正在使用tf.layers重写tf.contrib.slim.nets.inception_v3。不幸的是,新的 tf.layers 模块无法与 arg_scope 一起使用,因为它没有必要的装饰器
我正在尝试加载 inception_resnet_v2_2016_08_30.ckpt 文件并进行测试。 该代码适用于单个图像(仅输入一次 oneFile() 函数)。 如果我两次调用 oneFile
我是一名优秀的程序员,十分优秀!