解释这行代码 conv1 = tf.nn.conv2d(vi_image, weights, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME') + bias

时间: 2023-10-29 14:07:37 浏览: 140
这行代码是用来进行二维卷积操作的，其中： - `tf.nn.conv2d` 表示进行二维卷积操作的函数； - `vi_image` 表示输入的图像数据，即二维的张量； - `weights` 表示卷积核，即一个四维的张量，其中第一维和第四维分别表示卷积核的高度和宽度，第二维表示输入通道的数量，第三维表示输出通道的数量； - `strides=[1, 1, 1, 1]` 表示卷积核在各个维度上的滑动步长，其中第一维和第四维必须为1，第二维和第三维分别表示在输入数据的高度和宽度上的滑动步长； - `padding='SAME'` 表示边缘填充方式，即在输入数据的周围填充一圈0，保证输出数据和输入数据的尺寸相同。 最终得到的结果是一个二维张量，即卷积后的特征图。接下来可以加上偏置项 `bias`，然后再经过激活函数进行非线性变换，得到下一层的输入数据。
相关问题

解释这行代码 conv2 = tf.nn.conv2d(conv1, weights, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME') + bias

这行代码是在使用 TensorFlow 中的卷积函数 `tf.nn.conv2d` 对 `conv1` 进行卷积操作。`weights` 是卷积核，`strides=[1, 1, 1, 1]` 是步长，`padding='SAME'` 是边缘填充方式。卷积操作会生成一个新的特征图 `conv2`。 `bias` 是偏置项，它会在卷积之后加上一个常数偏置，以提高模型的拟合能力和稳定性。在这行代码中，偏置项并没有直接出现，可能是在之前的代码中初始化了一个偏置向量，然后在之后的代码中添加到 `conv2` 中。

解释这行代码 identity_conv = tf.nn.conv2d(block2_input, weights, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME')

这行代码实现了一个卷积操作，其中block2_input是输入的张量，weights是卷积核，strides是步长，padding是边界填充方式。具体来说，它将block2_input与weights进行卷积操作，得到一个输出张量，该张量与输入张量形状相同。padding='SAME'表示采用边界填充使得输出张量的形状与输入张量相同。
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conv2 = tf.nn.conv2d(relu1, conv2_weights, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME')

这行代码是使用 TensorFlow 中的 tf.nn.conv2d 函数进行二维卷积操作。具体来说，它将 relu1 和 conv2_weights 作为输入，使用大小为 1x1 的步幅，在边界处使用零填充（padding='SAME'）进行卷积操作，得到...

将下面代码使用ConvRNN2D层来替换ConvLSTM2D层，并在模块__init__.py中创建类‘convrnn’ class Model(): def __init__(self): self.img_seq_shape=(10,128,128,3) self.img_shape=(128,128,3) self.train_img=dataset # self.test_img=dataset_T patch = int(128 / 2 ** 4) self.disc_patch = (patch, patch, 1) self.optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001) self.build_generator=self.build_generator() self.build_discriminator=self.build_discriminator() self.build_discriminator.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=self.optimizer, metrics=['accuracy']) self.build_generator.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=self.optimizer) img_seq_A = Input(shape=(10,128,128,3)) #输入图片 img_B = Input(shape=self.img_shape) #目标图片 fake_B = self.build_generator(img_seq_A) #生成的伪目标图片 self.build_discriminator.trainable = False valid = self.build_discriminator([img_seq_A, fake_B]) self.combined = tf.keras.models.Model([img_seq_A, img_B], [valid, fake_B]) self.combined.compile(loss=['binary_crossentropy', 'mse'], loss_weights=[1, 100], optimizer=self.optimizer,metrics=['accuracy']) def build_generator(self): def res_net(inputs, filters): x = inputs net = conv2d(x, filters // 2, (1, 1), 1) net = conv2d(net, filters, (3, 3), 1) net = net + x # net=tf.keras.layers.LeakyReLU(0.2)(net) return net def conv2d(inputs, filters, kernel_size, strides): x = tf.keras.layers.Conv2D(filters, kernel_size, strides, 'same')(inputs) x = tf.keras.layers.BatchNormalization()(x) x = tf.keras.layers.LeakyReLU(alpha=0.2)(x) return x d0 = tf.keras.layers.Input(shape=(10, 128, 128, 3)) out= tf.keras.layers.ConvRNN2D(filters=32, kernel_size=3,padding='same')(d0) out=tf.keras.layers.Conv2D(3,1,1,'same')(out) return keras.Model(inputs=d0, outputs=out)

validity = Conv2D(1, kernel_size=4, strides=1, padding='same')(d4) return Model([img_A, img_B], validity) 在代码中，我们将ConvLSTM2D层替换为了ConvRNN2D层，并添加了新的模块convrnn。

下面代码在tensorflow中出现了init() missing 1 required positional argument: 'cell'报错： class Model(): def init(self): self.img_seq_shape=(10,128,128,3) self.img_shape=(128,128,3) self.train_img=dataset # self.test_img=dataset_T patch = int(128 / 2 ** 4) self.disc_patch = (patch, patch, 1) self.optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001) self.build_generator=self.build_generator() self.build_discriminator=self.build_discriminator() self.build_discriminator.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=self.optimizer, metrics=['accuracy']) self.build_generator.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=self.optimizer) img_seq_A = Input(shape=(10,128,128,3)) #输入图片 img_B = Input(shape=self.img_shape) #目标图片 fake_B = self.build_generator(img_seq_A) #生成的伪目标图片 self.build_discriminator.trainable = False valid = self.build_discriminator([img_seq_A, fake_B]) self.combined = tf.keras.models.Model([img_seq_A, img_B], [valid, fake_B]) self.combined.compile(loss=['binary_crossentropy', 'mse'], loss_weights=[1, 100], optimizer=self.optimizer,metrics=['accuracy']) def build_generator(self): def res_net(inputs, filters): x = inputs net = conv2d(x, filters // 2, (1, 1), 1) net = conv2d(net, filters, (3, 3), 1) net = net + x # net=tf.keras.layers.LeakyReLU(0.2)(net) return net def conv2d(inputs, filters, kernel_size, strides): x = tf.keras.layers.Conv2D(filters, kernel_size, strides, 'same')(inputs) x = tf.keras.layers.BatchNormalization()(x) x = tf.keras.layers.LeakyReLU(alpha=0.2)(x) return x d0 = tf.keras.layers.Input(shape=(10, 128, 128, 3)) out= ConvRNN2D(filters=32, kernel_size=3,padding='same')(d0) out=tf.keras.layers.Conv2D(3,1,1,'same')(out) return keras.Model(inputs=d0, outputs=out) def build_discriminator(self): def d_layer(layer_input, filters, f_size=4, bn=True): d = tf.keras.layers.Conv2D(filters, kernel_size=f_size, strides=2, padding='same')(layer_input) if bn: d = tf.keras.layers.BatchNormalization(momentum=0.8)(d) d = tf.keras.layers.LeakyReLU(alpha=0.2)(d) return d img_A = tf.keras.layers.Input(shape=(10, 128, 128, 3)) img_B = tf.keras.layers.Input(shape=(128, 128, 3)) df = 32 lstm_out = ConvRNN2D(filters=df, kernel_size=4, padding="same")(img_A) lstm_out = tf.keras.layers.LeakyReLU(alpha=0.2)(lstm_out) combined_imgs = tf.keras.layers.Concatenate(axis=-1)([lstm_out, img_B]) d1 = d_layer(combined_imgs, df)#64 d2 = d_layer(d1, df * 2)#32 d3 = d_layer(d2, df * 4)#16 d4 = d_layer(d3, df * 8)#8 validity = tf.keras.layers.Conv2D(1, kernel_size=4, strides=1, padding='same')(d4) return tf.keras.Model([img_A, img_B], validity)

你在定义 Model 类时，没有传入参数 cell，但是在代码中使用了 ConvRNN2D 的实例化对象，这个对象需要一个 cell 参数。你需要在初始化函数中添加这个参数，如下所示： class Model(): def __init__(self, cell...

下面代码在tensorflow中出现了init() missing 1 required positional argument: 'cell'报错，忽略def init(self)的错误： class Model(): def init(self): self.img_seq_shape=(10,128,128,3) self.img_shape=(128,128,3) self.train_img=dataset # self.test_img=dataset_T patch = int(128 / 2 ** 4) self.disc_patch = (patch, patch, 1) self.optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001) self.build_generator=self.build_generator() self.build_discriminator=self.build_discriminator() self.build_discriminator.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=self.optimizer, metrics=['accuracy']) self.build_generator.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=self.optimizer) img_seq_A = Input(shape=(10,128,128,3)) #输入图片 img_B = Input(shape=self.img_shape) #目标图片 fake_B = self.build_generator(img_seq_A) #生成的伪目标图片 self.build_discriminator.trainable = False valid = self.build_discriminator([img_seq_A, fake_B]) self.combined = tf.keras.models.Model([img_seq_A, img_B], [valid, fake_B]) self.combined.compile(loss=['binary_crossentropy', 'mse'], loss_weights=[1, 100], optimizer=self.optimizer,metrics=['accuracy']) def build_generator(self): def res_net(inputs, filters): x = inputs net = conv2d(x, filters // 2, (1, 1), 1) net = conv2d(net, filters, (3, 3), 1) net = net + x # net=tf.keras.layers.LeakyReLU(0.2)(net) return net def conv2d(inputs, filters, kernel_size, strides): x = tf.keras.layers.Conv2D(filters, kernel_size, strides, 'same')(inputs) x = tf.keras.layers.BatchNormalization()(x) x = tf.keras.layers.LeakyReLU(alpha=0.2)(x) return x d0 = tf.keras.layers.Input(shape=(10, 128, 128, 3)) out= ConvRNN2D(filters=32, kernel_size=3,padding='same')(d0) out=tf.keras.layers.Conv2D(3,1,1,'same')(out) return keras.Model(inputs=d0, outputs=out) def build_discriminator(self): def d_layer(layer_input, filters, f_size=4, bn=True): d = tf.keras.layers.Conv2D(filters, kernel_size=f_size, strides=2, padding='same')(layer_input) if bn: d = tf.keras.layers.BatchNormalization(momentum=0.8)(d) d = tf.keras.layers.LeakyReLU(alpha=0.2)(d) return d img_A = tf.keras.layers.Input(shape=(10, 128, 128, 3)) img_B = tf.keras.layers.Input(shape=(128, 128, 3)) df = 32 lstm_out = ConvRNN2D(filters=df, kernel_size=4, padding="same")(img_A) lstm_out = tf.keras.layers.LeakyReLU(alpha=0.2)(lstm_out) combined_imgs = tf.keras.layers.Concatenate(axis=-1)([lstm_out, img_B]) d1 = d_layer(combined_imgs, df)#64 d2 = d_layer(d1, df * 2)#32 d3 = d_layer(d2, df * 4)#16 d4 = d_layer(d3, df * 8)#8 validity = tf.keras.layers.Conv2D(1, kernel_size=4, strides=1, padding='same')(d4) return tf.keras.Model([img_A, img_B], validity)

这个错误提示是因为在你的Model类中，init方法应该被写成__init_... validity = tf.keras.layers.Conv2D(1, kernel_size=4, strides=1, padding='same')(d4) return tf.keras.Model([img_A, img_B], validity)

我有一个单步模型，若改为多步预测，如何修改 ： input1 = Input(shape=(trainX1.shape[1], trainX1.shape[2])) conv1 = Conv1D(filters=128 , kernel_size=config.CK, strides=1, activation='relu') # for input1 # 多输入权重共享 conv2 = Conv1D(filters=128 , kernel_size=config.CK, strides=config.CK, activation='relu') # for input2 conv2.set_weights(conv1.get_weights()) # at least use same weight # CNN conv1out = conv1(input1) conv1out = Dropout(config.dropout)(conv1out) # RNN lstm1out = LSTM(config.lstm_batch_size)(conv1out) lstm1out = Dropout(config.dropout)(lstm1out) # Input2: long-term time series with period input2 = Input(shape=(trainX2.shape[1], trainX2.shape[2])) # CNN conv2out = conv2(input2) conv2out = Dropout(config.dropout)(conv2out) # RNN lstm2out = LSTM(config.lstm_batch_size)(conv2out) lstm2out = Dropout(config.dropout)(lstm2out) lstm_out = concatenate([lstm1out,lstm2out]) model.add(keras.layers.Embedding(input_dim=10000, output_dim=300, mask_zero=True)) model.add(keras.layers.Bidirectional(keras.layers.LSTM(units=128, return_sequences=True))) #model.add(SeqSelfAttention(attention_activation='sigmoid')) model.add(keras.layers.Dense(units=5)) #x = BatchNormalization() #x = Activation('relu')(x) res = Dense(trainY.shape[1])(lstm_out)

conv2.set_weights(conv1.get_weights()) # at least use same weight # CNN conv1out = conv1(input1) conv1out = Dropout(config.dropout)(conv1out) # RNN lstm1out = LSTM(config.lstm_batch_size)(conv1out) ...

解析这段代码from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Conv2D, Flatten, MaxPooling2D, Dropout, Activation, BatchNormalization from keras import backend as K from keras import optimizers, regularizers, Model from keras.applications import vgg19, densenet def generate_trashnet_model(input_shape, num_classes): # create model model = Sequential() # add model layers model.add(Conv2D(96, kernel_size=11, strides=4, activation='relu', input_shape=input_shape)) model.add(MaxPooling2D(pool_size=3, strides=2)) model.add(Conv2D(256, kernel_size=5, strides=1, activation='relu')) model.add(MaxPooling2D(pool_size=3, strides=2)) model.add(Conv2D(384, kernel_size=3, strides=1, activation='relu')) model.add(Conv2D(384, kernel_size=3, strides=1, activation='relu')) model.add(Conv2D(256, kernel_size=3, strides=1, activation='relu')) model.add(MaxPooling2D(pool_size=3, strides=2)) model.add(Flatten()) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(4096)) model.add(Activation(lambda x: K.relu(x, alpha=1e-3))) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(4096)) model.add(Activation(lambda x: K.relu(x, alpha=1e-3))) model.add(Dense(num_classes, activation="softmax")) # compile model using accuracy to measure model performance model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) return model # Generate model using a pretrained architecture substituting the fully connected layer def generate_transfer_model(input_shape, num_classes): # imports the pretrained model and discards the fc layer base_model = densenet.DenseNet121( include_top=False, weights='imagenet', input_tensor=None, input_shape=input_shape, pooling='max') #using max global pooling, no flatten required x = base_model.output #x = Dense(256, activation="relu")(x) x = Dense(256, activation="relu", kernel_regularizer=regularizers.l2(0.01))(x) x = Dropout(0.6)(x) x = BatchNormalization()(x) predictions = Dense(num_classes, activation="softmax")(x) # this is the model we will train model = Model(inputs=base_model.input, outputs=predictions) # compile model using accuracy to measure model performance and adam optimizer optimizer = optimizers.Adam(lr=0.001) #optimizer = optimizers.SGD(lr=0.0001, momentum=0.9, nesterov=True) model.compile(optimizer=optimizer, loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) return model

这段代码使用Keras框架定义了两个函数：generate_trashnet_model和generate_transfer_model，用于生成垃圾分类模型。其中： - generate_trashnet_model函数定义了一个序列模型，该模型包含多个卷积层和池化层，以及...

import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd from keras.models import Sequential from keras import layers from keras import regularizers import os import keras import keras.backend as K import numpy as np from keras.callbacks import LearningRateScheduler data = "data.csv" df = pd.read_csv(data, header=0, index_col=0) df1 = df.drop(["y"], axis=1) lbls = df["y"].values - 1 wave = np.zeros((11500, 178)) z = 0 for index, row in df1.iterrows(): wave[z, :] = row z+=1 mean = wave.mean(axis=0) wave -= mean std = wave.std(axis=0) wave /= std def one_hot(y): lbl = np.zeros(5) lbl[y] = 1 return lbl target = [] for value in lbls: target.append(one_hot(value)) target = np.array(target) wave = np.expand_dims(wave, axis=-1) model = Sequential() model.add(layers.Conv1D(64, 15, strides=2, input_shape=(178, 1), use_bias=False)) model.add(layers.ReLU()) model.add(layers.Conv1D(64, 3)) model.add(layers.Conv1D(64, 3, strides=2)) model.add(layers.BatchNormalization()) model.add(layers.Dropout(0.5)) model.add(layers.Conv1D(64, 3)) model.add(layers.Conv1D(64, 3, strides=2)) model.add(layers.BatchNormalization()) model.add(layers.LSTM(64, dropout=0.5, return_sequences=True)) model.add(layers.LSTM(64, dropout=0.5, return_sequences=True)) model.add(layers.LSTM(32)) model.add(layers.Dropout(0.5)) model.add(layers.Dense(5, activation="softmax")) model.summary() save_path = './keras_model3.h5' if os.path.isfile(save_path): model.load_weights(save_path) print('reloaded.') adam = keras.optimizers.adam() model.compile(optimizer=adam, loss="categorical_crossentropy", metrics=["acc"]) # 计算学习率 def lr_scheduler(epoch): # 每隔100个epoch，学习率减小为原来的0.5 if epoch % 100 == 0 and epoch != 0: lr = K.get_value(model.optimizer.lr) K.set_value(model.optimizer.lr, lr * 0.5) print("lr changed to {}".format(lr * 0.5)) return K.get_value(model.optimizer.lr) lrate = LearningRateScheduler(lr_scheduler) history = model.fit(wave, target, epochs=400, batch_size=128, validation_split=0.2, verbose=2, callbacks=[lrate]) model.save_weights(save_path) print(history.history.keys()) # summarize history for accuracy plt.plot(history.history['acc']) plt.plot(history.history['val_acc']) plt.title('model accuracy') plt.ylabel('accuracy') plt.xlabel('epoch') plt.legend(['train', 'test'], loc='upper left') plt.show() # summarize history for loss plt.plot(history.history['loss']) plt.plot(history.history['val_loss']) plt.title('model loss') plt.ylabel('loss') plt.xlabel('epoch') plt.legend(['train', 'test'], loc='upper left') plt.show()

这段代码是用来训练一个深度学习模型的代码，使用了Keras和Tensorflow进行模型的搭建、训练和保存。该模型包含了卷积层、批量归一化层、Dropout层、LSTM层和全连接层，并且最终使用softmax激活函数得到预测的类别。...

K.set_learning_phase(0) base_model = DenseNet121(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3), ) for layer in base_model.layers: layer.trainable=False K.set_learning_phase(1) x = base_model.output x = layers.GlobalMaxPooling2D()(x) x = layers.Dense(512, activation='relu', kernel_regularizer=regularizers.l2(0.0001))(x) x = layers.Dense(128, activation='relu', kernel_regularizer=regularizers.l2(0.0001))(x) predictions = layers.Dense(4, activation='softmax')(x) model = Model(inputs=base_model.input, outputs=predictions) model.summary()怎么在这段代码中加入动态卷积

conv_outputs.append(tf.nn.conv2d(shift_inputs, self.kernel, strides=1, padding='VALID')) output = tf.reduce_max(tf.stack(conv_outputs), axis=0) return output input_shape = (224, 224, 3) inputs = ...

def cnn(rate, convDim, dim, optimizer): model = Sequential() model.add(Conv2D(2 * convDim, (5, 5), strides=1, activation='relu', padding='same')) model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))) model.add(Conv2D(2 * convDim, (3, 3), strides=1, activation='relu', padding='same')) model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))) model.add(Dropout(rate)) model.add(Conv2D(convDim, (3, 3), strides=1, activation='relu', padding='same')) model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))) model.add(Conv2D(2 * convDim, (2, 2), strides=1, activation='relu', padding='same')) model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))) model.add(Dropout(rate)) model.add(Flatten()) model.add(Dense(units=dim / 2, kernel_initializer='uniform', activation='relu')) model.add(Dropout(rate / 2)) model.add(Dense(units=dim, kernel_initializer='uniform', activation='relu')) model.add(Dropout(rate / 2)) model.add(Dense(units=dim, kernel_initializer='uniform', activation='relu')) # model.add(Dense(256, kernel_initializer = 'uniform', activation='softmax')) model.add(Dense(7, kernel_initializer='uniform', activation='softmax')) model.compile(optimizer, loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) return model 把这个模型改为MobileNet

你可以将这个示例代码中的rate参数替换为你原来的代码中的rate参数，将dim参数替换为你原来的代码中的dim参数，将optimizer参数替换为你原来的代码中的optimizer参数。 请注意，MobileNet模型的输入...

slim.conv2d与tensorflow.keras.layers.conv2d

slim.conv2d(inputs, num_outputs, kernel_size, stride=1, padding='SAME', activation_fn=tf.nn.relu, normalizer_fn=None, weights_initializer=tf.truncated_normal_initializer(stddev=0.1), biases_...

设计一个简单的卷积神经网络，并用于手写数字识别的分类操作。 Conv layer1 + max pooling Conv layer2 + max pooling Full layer1+ dropout Full layer2prediction(softmax) 1）定义weights和biases； 2）加载图像数据，tensorflow.examples.tutorials.mnist； 3）建立2层卷积层+pooling层，激活函数选用tf.nn.relu； 4）建立全连接层； 5）定义优化器，误差最小化方法cross_entropy； 6）训练数据。

h_conv1 = tf.nn.relu(tf.nn.conv2d(x_image, W_conv1, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME') + b_conv1) h_pool1 = tf.nn.max_pool(h_conv1, ksize=[1, 2, 2, 1], strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME') # 定义...

[06/01/2023-16:46:00] [I] TensorRT version: 8.2.1 [06/01/2023-16:46:01] [I] [TRT] [MemUsageChange] Init CUDA: CPU +323, GPU +0, now: CPU 335, GPU 1071 (MiB) [06/01/2023-16:46:01] [I] [TRT] [MemUsageSnapshot] Begin constructing builder kernel library: CPU 335 MiB, GPU 1067 MiB [06/01/2023-16:46:01] [I] [TRT] [MemUsageSnapshot] End constructing builder kernel library: CPU 470 MiB, GPU 1101 MiB [06/01/2023-16:46:01] [I] Start parsing network model [06/01/2023-16:46:01] [I] [TRT] ---------------------------------------------------------------- [06/01/2023-16:46:01] [I] [TRT] Input filename: /opt/projects/ultralytics/runs/detect/train/weights/best.onnx [06/01/2023-16:46:01] [I] [TRT] ONNX IR version: 0.0.8 [06/01/2023-16:46:01] [I] [TRT] Opset version: 17 [06/01/2023-16:46:01] [I] [TRT] Producer name: pytorch [06/01/2023-16:46:01] [I] [TRT] Producer version: 2.0.0 [06/01/2023-16:46:01] [I] [TRT] Domain: [06/01/2023-16:46:01] [I] [TRT] Model version: 0 [06/01/2023-16:46:01] [I] [TRT] Doc string: [06/01/2023-16:46:01] [I] [TRT] ---------------------------------------------------------------- [06/01/2023-16:46:01] [W] [TRT] onnx2trt_utils.cpp:366: Your ONNX model has been generated with INT64 weights, while TensorRT does not natively support INT64. Attempting to cast down to INT32. [06/01/2023-16:46:01] [E] [TRT] ModelImporter.cpp:773: While parsing node number 263 [Conv -> "/model.28/cv2.3/cv2.3.2/Conv_output_0"]: [06/01/2023-16:46:01] [E] [TRT] ModelImporter.cpp:774: --- Begin node --- [06/01/2023-16:46:01] [E] [TRT] ModelImporter.cpp:775: input: "/model.28/cv2.3/cv2.3.1/act/Mul_output_0" input: "model.28.cv2.3.2.weight" input: "model.28.cv2.3.2.bias" output: "/model.28/cv2.3/cv2.3.2/Conv_output_0" name: "/model.28/cv2.3/cv2.3.2/Conv" op_type: "Conv" attribute { name: "dilations" ints: 1 ints: 1 type: INTS } attribute { name: "group" i: 1 type: INT } attribute { name: "kernel_shape" ints: 1 ints: 1 type: INTS } attribute { name: "pads" ints: 0 ints: 0 ints: 0 ints: 0 type: INTS } attribute { name: "strides" ints: 1 ints: 1 type: INTS } [06/01/2023-16:46:01] [E] [TRT] ModelImporter.cpp:776: --- End node --- [06/01/2023-16:46:01] [E] [TRT] ModelImporter.cpp:779: ERROR: builtin_op_importers.cpp:647 In function importConv: [8] Assertion failed: inputs.at(2).is_weights() && "The bias tensor is required to be an initializer for the Conv operator." [06/01/2023-16:46:01] [E] Failed to parse onnx file

ERROR: builtin_op_importers.cpp:647 In function importConv: [8] Assertion failed: inputs.at(2).is_weights() && "The bias tensor is required to be an initializer for the Conv operator." 从错误信息...

把 yolov3.weights 文件转换成 keras 适用的 h5 文件

self.net_h, self.net_w = input_image.shape.as_list()[1:3] self.grid_h, self.grid_w = self.get_grid_size(self.net_h, self.net_w) # adjust the shape of the y_predict [batch, grid_h, grid_w, 3, 4+1+...

.tflite转k210的.kmodel模型代码

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利用Conv网络，实现10种物体类别的分类，数据集为item_10（类似cifar100） 算法预处理： 导入tf库 打开原始数据文件 load训练数据并关闭文件 读取b'data'并处理 读取b'labels'并处理 切分数据集 算法定义和训练： 定义展为符XY 定义首层conv层 定义二层conv层 输出展平 构建全连结 设定损失 设定反向传播优化器 定义模型准确率 训练网络 验证测试准确率

conv1 = tf.nn.conv2d(tf.reshape(x, [-1, 32, 32, 3]), conv1_weights, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME') relu1 = tf.nn.relu(tf.nn.bias_add(conv1, conv1_biases)) pool1 = tf.nn.max_pool(relu1, ksize=[1...

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