TensorFlow EfficientNet预训练模型系列

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需积分: 9 0 下载量 164 浏览量 更新于2024-12-21 收藏 634.73MB ZIP 举报
资源摘要信息:"efficientnet_pretrained_tf.zip是一个包含EfficientNet模型预训练权重的压缩包，适用于TensorFlow框架。该模型涵盖了EfficientNet系列从b0到b7的多个版本，能够满足从轻量级到重型不同的应用场景需求。EfficientNet是一种深度学习架构，其设计目的是在提高模型效率的同时，保持预测准确性。该模型系列由Google的研究人员提出，并在多个视觉任务中展示了领先性能。 EfficientNet模型基于一种复合缩放方法，该方法系统地平衡了网络宽度、深度和分辨率，使得网络可以高效地扩展。模型的缩放系数包括深度系数（网络层数）、宽度系数（特征图的宽度）和分辨率系数（输入图像的大小）。b0是EfficientNet的基础版本，具有最小的网络深度和宽度，以及较低的输入分辨率；而b7是系列中的最深和最宽版本，具有最大的网络深度和宽度，以及最高的输入分辨率。 在本压缩包中，所有模型都已被预先训练过，这意味着它们已经在大量的图像数据集上学习了丰富的特征表示。这些预训练模型可以作为迁移学习的基础，用于各种计算机视觉任务，如图像分类、目标检测和图像分割等。在这些任务中，通常的做法是采用预训练模型作为特征提取器，然后在特定任务的数据集上进一步训练（即微调）最后几层，以适应新的任务需求。 TensorFlow是一个开源的深度学习框架，由Google开发，广泛用于机器学习和深度神经网络的构建、训练和部署。它具有强大的社区支持和丰富的文档，支持从单机到分布式系统的各种计算需求。该压缩包中的EfficientNet预训练模型可以直接在TensorFlow环境中导入和使用，极大地简化了深度学习模型的应用流程。 总结来说，'efficientnet_pretrained_tf.zip'提供了方便的途径来利用预训练的EfficientNet模型，以TensorFlow框架为基础，助力开发者快速部署高质量的视觉模型。"

vgg16_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5.zip

2021-02-24 上传
"vgg16_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5.zip"文件包含了VGG16模型预训练的权重，但不包括最后的全连接层，这意味着它无法直接用于分类任务，而是为迁移学习和特征提取设计。 深度学习是一种机器学习...

inception_v3_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5

2019-01-14 上传
这有两个文件，分别为inception_v3_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5， inception_v3_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5

vgg16_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.rar

2020-07-06 上传
在使用这个预训练模型时，首先需要解压`vgg16_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.rar` 文件，并加载`vgg16_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5` 中的权重到你的TensorFlow模型。在Keras库中，这...

解释： self._build_net() t_params = tf.get_collection('target_net_params') e_params = tf.get_collection('eval_net_params') self.replace_target_op = [tf.assign(t, e) for t, e in zip(t_params, e_params)] self.saver = tf.train.Saver(max_to_keep=2) self.sess = tf.Session()

2023-07-16 上传
3. self.replace_target_op = [tf.assign(t, e) for t, e in zip(t_params, e_params)]： 这行代码用于创建一个操作，用于将评估网络的参数赋值给目标网络的参数。通过tf.assign函数，将t_params（目标网络参数）和e...

def __init__(self, sess, state_dim, learning_rate): self.sess = sess self.s_dim = state_dim self.lr_rate = learning_rate # Create the critic network self.inputs, self.out = self.create_critic_network() # Get all network parameters self.network_params = \ tf.compat.v1.get_collection(tf.compat.v1.GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES, scope='critic') # Set all network parameters self.input_network_params = [] for param in self.network_params: self.input_network_params.append( tf.compat.v1.placeholder(tf.float32, shape=param.get_shape())) self.set_network_params_op = [] for idx, param in enumerate(self.input_network_params): self.set_network_params_op.append(self.network_params[idx].assign(param)) # Network target目标 V(s) self.td_target = tf.compat.v1.placeholder(tf.float32, [None, 1]) # Temporal Difference, will also be weights for actor_gradients时间差异，也将是actor_gradients的权重 self.td = tf.subtract(self.td_target, self.out) # Mean square error均方误差 self.loss = tflearn.mean_square(self.td_target, self.out) # Compute critic gradient计算临界梯度 self.critic_gradients = tf.gradients(self.loss, self.network_params) # Optimization Op self.optimize = tf.compat.v1.train.RMSPropOptimizer(self.lr_rate). \ apply_gradients(zip(self.critic_gradients, self.network_params))请对这段代码每句进行注释

2023-05-14 上传
# 定义一个类，表示 Critic 网络 class CriticNetwork(object): ... self.optimize = tf.compat.v1.train.RMSPropOptimizer(self.lr_rate).apply_gradients(zip(self.critic_gradients, self.network_params))

将if __name__ == '__main__': tf.app.run()改为tensorflow2.0版本的API

2023-06-13 上传
在 TensorFlow 2.0 中，可以使用以下代码替换原来的代码：...这里我们先将 TensorFlow 的默认版本设置为 1.x（也就是 `tf.compat.v1`），然后再运行 `tf.app.run()`。这样就可以在 TensorFlow 2.0 中使用原来的代码了。

cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(ys * tf.log(prediction), reduction_indices=[1]))如何理解这句代码？请详细说明每一步运算

2023-04-20 上传
这句代码是用于计算分类问题的损失函数的。...7. tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(ys * tf.log(prediction), reduction_indices=[1]))：代表将上述一维张量中的每个值求平均数，得到整个batch的损失值。

import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior() import random import numpy as np n = 100 m = 216 x_data = tf.random.normal((100, 216)) y_data = tf.random.normal((100, 216)) x_dataa = tf.constant(x_data) y_dataa = tf.constant(y_data) constantV0 = tf.constant(0.0) jacobianmatrix1 = [] sess = tf.Session() for j in range(int(m)): gradfunc = tf.gradients(x_dataa[:, j], y_dataa)[0] grad_value = sess.run(gradfunc, feed_dict={x_dataa:x_dataa,y_dataa:y_dataa }) for k in range(n): jacobianmatrix1.append(np.reshape(grad_value[k, :], (1, m))) jacobian_matrix2 = tf.stack(jacobianmatrix1) - constantV0

2023-06-07 上传
tf.disable_v2_behavior() import random import numpy as np # 定义矩阵的大小 n = 100 m = 216 # 生成两个随机矩阵 x_data = tf.random.normal((100, 216)) y_data = tf.random.normal((100, 216)) # 将矩阵...

import time import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior() from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import mnist_inference import mnist_train tf.compat.v1.reset_default_graph() EVAL_INTERVAL_SECS = 10 def evaluate(mnist): with tf.Graph().as_default() as g: #定义输入与输出的格式 x = tf.compat.v1.placeholder(tf.float32, [None, mnist_inference.INPUT_NODE], name='x-input') y_ = tf.compat.v1.placeholder(tf.float32, [None, mnist_inference.OUTPUT_NODE], name='y-input') validate_feed = {x: mnist.validation.images, y_: mnist.validation.labels} #直接调用封装好的函数来计算前向传播的结果 y = mnist_inference.inference(x, None) #计算正确率 correcgt_prediction = tf.equal(tf.argmax(y, 1), tf.argmax(y_, 1)) accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correcgt_prediction, tf.float32)) #通过变量重命名的方式加载模型 variable_averages = tf.train.ExponentialMovingAverage(0.99) variable_to_restore = variable_averages.variables_to_restore() saver = tf.train.Saver(variable_to_restore) #每隔10秒调用一次计算正确率的过程以检测训练过程中正确率的变化 while True: with tf.compat.v1.Session() as sess: ckpt = tf.train.get_checkpoint_state(minist_train.MODEL_SAVE_PATH) if ckpt and ckpt.model_checkpoint_path: #load the model saver.restore(sess, ckpt.model_checkpoint_path) global_step = ckpt.model_checkpoint_path.split('/')[-1].split('-')[-1] accuracy_score = sess.run(accuracy, feed_dict=validate_feed) print("After %s training steps, validation accuracy = %g" % (global_step, accuracy_score)) else: print('No checkpoint file found') return time.sleep(EVAL_INTERVAL_SECS) def main(argv=None): mnist = input_data.read_data_sets(r"D:\Anaconda123\Lib\site-packages\tensorboard\mnist", one_hot=True) evaluate(mnist) if __name__ == '__main__': tf.compat.v1.app.run()对代码进行改进

2023-05-26 上传
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32)) # 加载模型 variable_averages = tf.train.ExponentialMovingAverage(mnist_train.MOVING_AVERAGE_DECAY) variables_to_restore = ...

initializer = tf.compat.v1.random_uniform_initializer() self.dense1_mul = dense(self.state, dense1_size, weight_init=initializer((-1 / tf.sqrt(tf.cast(tf.float32(self.state_dims), tf.float32))), 1 / tf.sqrt(tf.cast(tf.float32(self.state_dims), tf.float32))), scope='dense1') TypeError: 'DType' object is not callable

2023-06-08 上传
self.dense1_mul = dense(self.state, dense1_size, weight_init=initializer((-1 / tf.sqrt(tf.cast(tf.float32(self.state_dims), tf.float32))), 1 / tf.sqrt(tf.cast(tf.float32(self.state_dims), tf.float32))...
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