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另外在創(chuàng)建model_fn的時候
return tf.estimator.EstimatorSpec(mode=mode,
predictions=prediction_dict,
loss=loss,
train_op=train_op,
eval_metric_ops=eval_metric_ops,
export_outputs=export_outputs,
scaffold=scaffold)
這里面為什么要用到scaffold呢，如果不用scaffold需要另外實現(xiàn)什么

TensorFlow 使用 tf.estimator 訓(xùn)練模型（預(yù)訓(xùn)練 ResNet-50）

看過 TensorFlow-slim 訓(xùn)練 CNN 分類模型（續(xù)） 及其相關(guān)系列文章的讀者應(yīng)該已經(jīng)感受到了 tf.contrib.slim 在訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面的極其方便之...

公輸睚信

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RInz

我自己實現(xiàn)了一遍，發(fā)現(xiàn)一個不理解的地方
def transform_data(image):
size = FLAGS.input_size + 32
image = tf.squeeze(tf.image.resize_bilinear([image], size=[size, size]))
image = tf.to_float(image)
return image
在處理輸入數(shù)據(jù)的時候input_size+32，input_size是224帅容，+32=256装畅，這個是什么原理晶衷，resnet的輸入不應(yīng)該是224*224么恭应，是slim實現(xiàn)的這個網(wǎng)絡(luò)用了256*256的輸入嗎抄邀？

TensorFlow 使用 tf.estimator 訓(xùn)練模型（預(yù)訓(xùn)練 ResNet-50）

看過 TensorFlow-slim 訓(xùn)練 CNN 分類模型（續(xù)） 及其相關(guān)系列文章的讀者應(yīng)該已經(jīng)感受到了 tf.contrib.slim 在訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面的極其方便之...

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def main(_):
# Specify which gpu to be used
# os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = FLAGS.gpu_indices

strategy = tf.contrib.distribute.MirroredStrategy(num_gpus=FLAGS.num_gpus)
# session_config = tf.ConfigProto(gpu_options=tf.GPUOptions(allow_growth=True))
config = tf.estimator.RunConfig(train_distribute=strategy,
save_checkpoints_secs=120)

estimator = tf.estimator.Estimator(model_fn=create_model_fn,
model_dir=FLAGS.model_dir,
config=config)

train_input_fn = create_input_fn([FLAGS.train_record_path],
batch_size=FLAGS.batch_size)

time_hist = TimeHistory()
train_spec = tf.estimator.TrainSpec(input_fn=train_input_fn,
max_steps=FLAGS.num_steps,
hooks=[time_hist])

eval_input_fn = create_input_fn([FLAGS.val_record_path],
batch_size=FLAGS.batch_size,
num_epochs=1)

predict_input_fn = create_predict_input_fn()

eval_exporter = tf.estimator.FinalExporter(
name='servo', serving_input_receiver_fn=predict_input_fn)

eval_spec = tf.estimator.EvalSpec(input_fn=eval_input_fn, steps=None,
exporters=eval_exporter)

tf.estimator.train_and_evaluate(estimator, train_spec, eval_spec)

TensorFlow 使用 tf.estimator 訓(xùn)練模型（預(yù)訓(xùn)練 ResNet-50）

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我添加了MirroredStrategy想用2塊GPU跑，
tf1.13.1,
報錯assert set(v.keys()) == v0keys AssertionError
如果去掉MirroredStrategy就完全沒問題昼榛，查了半天毫無頭緒

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After learning Django Rest Framework a few month, I think it is time to make a summary....