Я пытаюсь точно настроить начальные модели и проверить их с помощью тестовых данных. Но все примеры, приведенные на веб-странице thinorflow slime, только тонкая настройка или тестирование, нет ни одного примера, который делает как на одном графике, так и на сеансе.Tensorflow slim train и подтвердите начальную модель
В основном я хочу этого.
with tf.Graph().as_default():
image, image_raw, label,image_name, label_name = dut.distorted_inputs(params,is_training=is_training)
test_image, test_image_raw, test_label,test_image_name, test_label_name = dut.distorted_inputs(params,is_training=False)
# I'm creating as it is suggested at github slim page:
logits, _ =inception.inception_v2(image, num_classes=N, is_training=True)
tf.get_variable_scope().reuse_variables()
logits_tes, _ =inception.inception_v2(test_image, num_classes=N, is_training=Test)
err=tf.sub(logits, label)
losses = tf.reduce_mean(tf.reduce_sum(tf.square(err)))
# total_loss = model_loss+losses
total_loss = losses+slim.losses.get_total_loss()
test_err=tf.sub(test_logits, test_label)
test_loss= tf.reduce_mean(tf.reduce_sum(tf.square(test_err)))
optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=0.001)
train_op = slim.learning.create_train_op(total_loss, optimizer)
final_loss = slim.learning.train(
train_op,
logdir=params["cp_file"],
init_fn=ut.get_init_fn(slim,params),
number_of_steps=2,
summary_writer=summary_writer
)
этот код не Как можно видеть, у меня нет цикла отдельно называть мои тестовые модели, я хочу, чтобы проверить свою модель на моих тестовых данных в каждой 10-й партии.
После 10 шагов позже обучение заканчивается. Чтобы перезагрузить обучение, мне нужно загрузить модель с последнего cp. Но это очень эффективно, я предпочитаю проверять свой режим, который на ram с моими тестовыми данными. – seleucia
Для этого вам нужно будет изменить пример eval для повторного использования графика обучения. –