问题标签 [vgg-net]
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tensorflow - 在 tensorflow 上加载预训练的 vgg-16
我正在尝试使用 tensorflow r1.1 加载预训练的 vgg-16 网络。网络在 3 个文件中提供：
- 保存模型.pb
- 变量/变量.index
- 变量/variables.data-00000-of-00001
将变量初始化sess为tf.Session()
我使用以下脚本加载网络并提取一些特定层：
初始化变量时，脚本终止并出现以下错误saver：
TypeError：要保存的变量不是变量：Tensor("image_input:0", shape=(?, ?, ?, 3), dtype=float32)
如何修复我的脚本并恢复预训练的 vgg 网络？
python - VGG Keras 中的尺寸不匹配
我想用 Keras 创建 VGG 模型。但是，显示以下错误：
预期 lstm_input_2 有 4 个维度，但得到了形状为 (60000, 10) 的数组
我创建了以下顺序模型：
请告诉我为什么会产生这个错误。
python - VGG：ValueError：解包的值太多（预期为 2）
我定义了 VGG net 并制作了测试任务：def net 得到了 VGG 模型参数，所以我可以使用 mnist 数据进行测试任务。
以下是错误信息：
回溯（最近一次通话最后）：
这是代码：
python - Keras 和 VGG 训练：为什么我会在 model.predict_generator 之后“丢失”训练和验证示例
我正在用我自己的一些图像训练 VGG。我有以下代码：
执行此操作后，根据我的目录，我得到了预期
然后我跑
然后检查数据
我得到
这是可变的——而不是拥有 1500 个训练数据示例和 500 个验证示例，这就像我“失去”了一些。有时当我运行 save_bottleneck_features() 时：数字会正确返回，其他时候则不会。当这个过程需要很长时间时，它会发生很多。对此有可重复的解释吗？可能是损坏的图像？
tensorflow - TensorFlow 支持 vgg-19 模型/特征提取器
我的任务要求我从 vgg-19 网络的 pool5 层中提取特征。以前我是使用 Caffe 做的，然后使用 Tensorflow 处理提取的特征以进行进一步的训练。但现在，我想在顶部添加一个反卷积层并微调整个网络以进行端到端训练。现在我的梯度是使用 tensroflow 获得的，而我已经使用 caffe 从 vgg-19 获得了特征，所以我想将这些梯度反向传播到 caffe 会很困难。这就是我在 tensorflow 中寻找可用于从任何层提取特征的 vgg-19 模型的原因。我在网上找到了一些项目，但它们没有得到 Tensorflow 的正式认可。
python - TensorFlow - 输入中的额外维度给出错误
我正在尝试使用 TensorFlow 从 VGG 网络中提取特征。我正在以形状（1000、448、448、3）的 numpy 数组加载一批 1000 张图像，并尝试使用 feed_dict 为网络提供这批图像：
其中 image_list 是上述形状数组 (1000, 448, 448, 3)。
但是，我收到以下错误：
当我尝试使用单个图像（形状 = (1, 448, 448, 3)）时，它可以工作，但是当我尝试提供一批时，它会添加这个随机维度。我尝试使用 numpy 的挤压，但同样的事情发生了......在使用 feed_dict 之前，我检查了 image_list 的形状肯定是（1000、448、448、3）。
python - 在张量流中并行运行预训练的 VGG-16 图像
我正在使用预训练的 VGG-16 网络将图像转换为特征。我可以按顺序做到这一点。但是，我想并行执行此操作，但我不确定如何正确构建批处理。
具体来说，假设我加载了 16 个保存在 numpy 数组（即 16x224x224x3）中的图像。我想并行转换这些。这是我到目前为止所拥有的：
我最终得到一个错误：
*** ValueError：使用序列设置数组元素。
有人能帮我一下吗？批处理教程似乎专注于在读取数据时创建批处理，但我已经读取了数据并且只是想创建一个批处理来并行化网络对不同图像的计算。
keras - 出现错误，“AttributeError：‘模块’对象没有属性‘ifelse’”
我正在使用 Theano 和 Keras 并使用以下命令，尝试从 .h5 文件加载 VGG Net 的权重。
VGG 网络模型定义：
尝试使用以下命令加载权重
并得到以下错误：
这个问题的可能解决方案是什么？
我的一位朋友说，除了重新安装 Anaconda 和 Theano 之外，别无选择。请建议。