aug 02, 2019
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tensorflow resnet 예제

관련 링크를 클릭, 예를 들어 gpu 클릭으로 우분투를 실행 하는 경우 `야간 매트릭스-리눅스 gpu`. 이 페이지에서는 PIP 및 NO_PIP 버전에 대한 다양한 파이썬 버전에 대한 행렬이 표시됩니다. 다음과 같이 보일 것이다 관련 파이썬 NO_PIP를 선택 : 텐서 플로우 – 레스넷 사전 훈련 – 20160509.tar.gz.torrent 464M 위에서 언급 한 모델 교육에 사용할 수있는 옵션 중 일부입니다. 전체 옵션 목록은 resnet_run_loop.py를 참조하십시오(코드를 자세히 살펴보면 됩니다). 예를 들어 스테이지=(3, 4, 6) 및 필터=(64, 128, 256, 512)를 설정해 보겠습니다. 제1 필터(64)는 잔류 모듈의 일부가 아닌 유일한 CONV 계층-네트워크의 제1 CONV 계층에 적용된다. 그런 다음 세 개의 잔류 모듈이 서로 겹치게 됩니다. 공간 치수가 줄어든 다음 4개의 잔류 모듈(각 학습 256개 필터)을 서로 겹치게 합니다. 마지막으로, 공간 치수를 다시 줄이고 각각 512개의 필터를 학습하면서 6개의 잔류 모듈을 서로 겹치게 합니다. 이 코드는 매우 오래되었으며 최신 TensorFlow에서 실행되지 않습니다. 실제로 TF는 이제 핵심 라이브러리에 레스넷 모델을 포함합니다: https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/contrib/slim/python/slim/nets/resnet_v1.py 텐서플로우가 있는 resNet의 cifar10 버전을 구현했습니다. ResNet-32, ResNet-56 및 ResNet-110의 유효성 검사 오류는 각각 6.7%, 6.5%, 6.2%입니다.

(하이퍼 매개 변수로 쉽게 레이어 수를 수정할 수 있습니다.) 텐서플로우에 레스넷 구현이 있습니까? 몇 가지 (예 : https://github.com/ry/tensorflow-resnet, https://github.com/xuyuwei/resnet-tf)를 보았지만 이러한 구현에는 몇 가지 버그가 있습니다 (예 : 각 github 페이지의 문제 섹션 참조). resnet을 사용하여 이미지넷을 학습하고 텐서플로우 구현을 찾고 있습니다. 이 기능 추출기는 각 160x160x3 이미지를 5x5x1280 피처 블록으로 변환합니다. 이미지의 예제 일괄 처리에 대한 작업 확인: 이 코드는 TensorFlow ResNet 예제를 적용하여 Ray를 사용하여 여러 GPU에서 데이터 병렬 학습을 수행합니다. 이 예제의 코드를 봅니다. 또한 내 life.org/ 참고 http://propelove 내 새로운 ML 프로젝트를 체크 아웃 : ImageNet은 연결에 따라, 그것은 전체 데이터 집합을 다운로드하는 데 몇 시간 (어쩌면 하룻밤)이 걸릴 수 있습니다, 거대하다! 모델을 미세 조정한 후 거의 98%의 정확도에 도달합니다. 마지막 블록은 치수 1 x 1로 K 필터를 적용하여 다시 한 번 차원을 증가시게 됩니다. [2] K.

그는, X. 장, S. 렌, 그리고 J. 태양, 이미지 인식을위한 깊은 잔류 학습 (2015), https://arxiv.org/abs/1512.03385 스크립트는 로그 파일에 저장되는 IP 주소를 인쇄합니다. 단일 노드 케이스에서는 이를 무시하고 현재 컴퓨터에서 텐서보드를 실행할 수 있습니다. 이전에 수렴하도록 훈련했다면 정확도가 몇 퍼센트 더 높아집니다. 모델을 학습하기 전에 컴파일해야 합니다. 두 클래스가 있기 때문에 이진 교차 엔트로피 손실을 사용합니다.

ResNet은 완전히 컨볼루션이며 구현을 통해 입력이 모든 크기로 허용되어야 합니다. 같은 바닐라 텐서 플로우 코드에서 여러 줄을 취할 것입니다 동안. 결과 tf.data.Dataset 개체에는 이미지, 레이블 쌍이 포함됩니다. 이미지의 모양이 가변적이고 3채널이 있고 레이블이 스칼라인 위치입니다. 컨볼루션(가중치)으로 시작하는 대신 일련의 (BN => RELU => CONV) * N 레이어(병목 현상이 사용되고 있다고 가정)로 시작합니다. 그런 다음 잔류 모듈은 네트워크의 다음 잔류 모듈에 공급되는 추가 작업을 출력합니다(잔류 모듈이 서로 겹쳐 있기 때문에). NVIDIA 쿼드로 RTX 8000 텐서 플로우에서 딥 러닝을위한 벤치 마크 2019 마이크로 소프트는 Resnet 모듈을 사용하는 152 계층 Resnet 네트워크를 사용하여 2015 년 이미지 넷 도전을 수상 : 기능 추출을위한 사전 훈련 된 모델을 사용하여 : 작은 데이터 세트로 작업 할 때, 그것은이다 동일한 도메인의 더 큰 데이터 집합에서 학습된 모델에서 학습한 기능을 활용하는 것이 일반적입니다.

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