tensorflow官方github預(yù)訓(xùn)練模型下載方式
一、官網(wǎng)鏈接
示例：
https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/slim
二、使用步驟
1.尋找你想要的預(yù)訓(xùn)練模型
圖示如下：
2.下載對(duì)應(yīng)文件
- Code對(duì)應(yīng)程序源碼
- Checkpoint對(duì)應(yīng)預(yù)訓(xùn)練模型
三、提示
1、一般都是用imagenet上的預(yù)訓(xùn)練模型初始化權(quán)重，在新的數(shù)據(jù)集下大多數(shù)情況下都有效。
2、輸入不一樣可以使用預(yù)訓(xùn)練模型，只是要注意下，最后全連接層有可能不一樣，不一樣的話對(duì)應(yīng)著自己的網(wǎng)絡(luò)模型修改這一層就行
3、如果是圖像處理，應(yīng)采用合適的預(yù)處理操作，同時(shí)讓圖像的大小保持一致。
4、去掉一些不需要的層；修改對(duì)應(yīng)名稱的層以加載對(duì)應(yīng)的權(quán)重。
5、預(yù)處理步驟在slim/preprocessing文件夾下的 preprocessing_factory.py文件中，打開看得到下載模型對(duì)應(yīng)的預(yù)處理方法。
Eg：resnet50對(duì)應(yīng)的是vgg_preprocessing文件，點(diǎn)開這個(gè)文件找到def mean_iamge subtraction(imagem, means):
這個(gè)就是預(yù)處理步驟，用這個(gè)預(yù)處理步驟嵌入到自己先前構(gòu)造的模型中，也就是預(yù)訓(xùn)練模型和自身模型的預(yù)處理步驟需要保持一致?。?！
總結(jié)
以上為個(gè)人經(jīng)驗(yàn)，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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