Modèle de slim

Tous les modèles MobileNet v1 à 16 flotteurs rapportés dans le papier MobileNet et les 16 modèles MobileNet v1 compatibles TensorFlow Lite sont disponibles ici. Dans cet exemple, nous avons deux pertes que nous ajoutons en appelant les pertes. cross_entropy_loss et pertes. l2loss. Nous pouvons obtenir la perte totale en les additionnant (total_loss1) ou en appelant des pertes. GetTotalLoss (). Comment cela a-t-il fonctionné? Lorsque vous créez une fonction de perte via TF-Slim, TF-Slim ajoute la perte à une collection TensorFlow spéciale de fonctions de perte. Cela vous permet soit de gérer la perte totale manuellement, soit de permettre à TF-Slim de les gérer pour vous. Pour utiliser TF-Slim pour la classification des images, vous devez également installer la bibliothèque de modèles d`images TF-Slim, qui ne fait pas partie de la bibliothèque TF de base. Pour ce faire, consultez le référentiel tensorflow/modèles comme suit: TF-Slim offre plusieurs avantages par rapport aux bibliothèques de tensorflow intégrées: un endroit bien connu pour télécharger de nombreux poids de modèle préformés pour tensorflow Slim est cette page https://github.com/tensorflow/models/tree/master/slim. Cette page est également référencée par beaucoup de liens (maintenant tous invalides). Je me souviens d`un couple de jours, j`ai visité cette page et tout va bien, mais maintenant il s`arrête tout simplement de travail (GitHub retourne 404). Quelqu`un peut-il gentiment m`informer si elle est déplacée à un autre endroit, ou complètement supprimé.

Ou, quelqu`un peut me suggérer un endroit pour télécharger CNNs classiques préformés poids pour tensorflow ou TF-Slim. Toute aide serait appréciée. Cela fonctionne bien lorsque les noms de variables dans le fichier de point de contrôle correspondent à ceux dans le graphique. Toutefois, parfois, nous souhaitons restaurer un modèle à partir d`un point de contrôle dont les variables ont des noms différents dans le graphique en cours. Dans ce cas, nous devons fournir à l`épargnant un dictionnaire qui mappe de chaque nom de variable de point de contrôle à chaque variable de graphe. Considérez l`exemple suivant où les noms de variables de point de contrôle sont obtenus par une fonction simple: comme alternative, on peut utiliser les décorateurs de TF-Slim pour décorer la fonction et simplifier l`appel: un modèle CECH-4200 avec un matériel presque identique à celui de le modèle CECH-4000 a été introduit en 2013 pour suivre la règle AACS d`inhibition de la sortie analogique (composante et composite) du contenu du disque Blu-ray en vigueur depuis 2014. Alors que dans les modèles précédents 3000 et 4000 la limite de sortie était déjà fixée à 480i pour répondre à un 1er janvier 2011 échéance en accord aussi avec l`AACS susmentionné. [46] les noms des nœuds de sortie varient en fonction du modèle, mais vous pouvez les inspecter et les estimer à l`aide de l`outil summarize_graph: en guise de démonstration de la simplicité d`utilisation de TF-Slim, comparez la simplicité du code nécessaire à la définition de l`intégralité du réseau VGG en utilisant TF-Slim à la nature longue et verbeuse de définir seulement les trois premières couches (sur 16) en utilisant tensorflow natif: pour être en mesure d`exécuter le code, vous devrez avoir Tensorflow installé.