@公输睚信 那这个num_steps的专业术语应该叫什么？
TensorFlow-slim 训练 CNN 分类模型（续）在前面的文章 TensorFlow-slim 训练 CNN 分类模型 我们已经使用过 tf.contrib.slim 模块来构建和训练模型了，今天我们继续这一话题，但稍有不同...
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@公输睚信 在计算epoch的时候，num_sample参数在哪看？是不是num_classes?
TensorFlow-slim 训练 CNN 分类模型（续）
在前面的文章 TensorFlow-slim 训练 CNN 分类模型 我们已经使用过 tf.contrib.slim 模块来构建和训练模型了，今天我们继续这一话题，但稍有不同...
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迭代次数是在哪里设置？是num_step吗？
TensorFlow 使用预训练模型 ResNet-50
升级版见：TensorFlow 使用 tf.estimator 训练模型（预训练 ResNet-50）。 前面的文章已经说明了怎么使用 TensorFlow 来构建、训练、保...
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@公输睚信 嗯嗯 正在修改中，感谢
TensorFlow 使用预训练模型 ResNet-50
升级版见：TensorFlow 使用 tf.estimator 训练模型（预训练 ResNet-50）。 前面的文章已经说明了怎么使用 TensorFlow 来构建、训练、保...
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@公输睚信 嗯嗯，我得到整个概率，但是我想要top5的类型编号，需要怎么修改？相当于classes是排名第一的类别,我需要top5的类别列表，麻烦了
TensorFlow 使用预训练模型 ResNet-50
升级版见：TensorFlow 使用 tf.estimator 训练模型（预训练 ResNet-50）。 前面的文章已经说明了怎么使用 TensorFlow 来构建、训练、保...
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@公输睚信 我打印了classes，但是只有top1，没有其他的排名矩阵
TensorFlow 使用预训练模型 ResNet-50
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@公输睚信 嗯嗯，谢谢，已解决了
TensorFlow 使用 tf.estimator 训练模型（预训练 ResNet-50）
看过 TensorFlow-slim 训练 CNN 分类模型（续） 及其相关系列文章的读者应该已经感受到了 tf.contrib.slim 在训练卷积神经网络方面的极其方便之...
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@公输睚信 但是我看您predict.py没有导入model.py，logits是model.py里面的返回值，您说的classes是predictor.py里面的predict里面的返回值？ 意思就是我只要保存classes就是我想要的预测矩阵？
TensorFlow 使用预训练模型 ResNet-50
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TensorFlow 使用预训练模型 ResNet-50
升级版见：TensorFlow 使用 tf.estimator 训练模型（预训练 ResNet-50）。 前面的文章已经说明了怎么使用 TensorFlow 来构建、训练、保...
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楼主，您好，您预测程序中，如何打印模型的预测匹配分数矩阵，我尝试着输出了所有我认为可能是的，都没有得到，您能告诉我是哪个变量装着这个矩阵吗？
TensorFlow 使用预训练模型 ResNet-50
升级版见：TensorFlow 使用 tf.estimator 训练模型（预训练 ResNet-50）。 前面的文章已经说明了怎么使用 TensorFlow 来构建、训练、保...
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楼主，不好意思，我又来了，我有个问题，我把mobilenet从github下载下来，然后放进nets文件夹里（原本的文件夹里没有mobilenet），但是我程序运行出错，说nets中找不到mobilenet，这个是还需要什么操作，才能加载进去吗？
TensorFlow 使用 tf.estimator 训练模型（预训练 ResNet-50）
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@公输睚信 好的 谢谢
TensorFlow 同时导入多个预训练模型进行 finetuning
这篇文章将说明怎么同时导入多个预训练模型进行训练。 前面的文章 TensorFlow 使用预训练模型 ResNet-50 介绍了怎么导入一个单模型预训练参数对模型进行 fin...
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TensorFlow 同时导入多个预训练模型进行 finetuning这篇文章将说明怎么同时导入多个预训练模型进行训练。 前面的文章 TensorFlow 使用预训练模型 ResNet-50 介绍了怎么导入一个单模型预训练参数对模型进行 fin...
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你好，你这个最终的输出是两个模型的预测结果的融合？还是两个结果？
TensorFlow 同时导入多个预训练模型进行 finetuning
这篇文章将说明怎么同时导入多个预训练模型进行训练。 前面的文章 TensorFlow 使用预训练模型 ResNet-50 介绍了怎么导入一个单模型预训练参数对模型进行 fin...
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@公输睚信 我发现学习率设为0.01以上会报错，以下的学习率就不会报错，但是训练时间和效果很差，这会是什么原因导致的？
TensorFlow 使用 tf.estimator 训练模型（预训练 ResNet-50）
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@勇_a0e6 我已经改了，改成：
with slim.arg_scope(nets.vgg.vgg_arg_scope()):
net, endpoints = nets.vgg.vgg_16(
preprocessed_inputs, num_classes=self._num_classes,
is_training=self._is_training)
前一天运行还好好的，但是第二天出现了这个问题：
InvalidArgumentError (see above for traceback): LossTensor is inf or nan : Tensor had NaN values
[[node train_op/CheckNumerics (defined at train.py:270) ]]
[[node train_op/control_dependency (defined at train.py:270) ]]
请楼主帮忙看下，我查了一天，找不到解决方案。TensorFlow 使用 tf.estimator 训练模型（预训练 ResNet-50）
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@公输睚信 嗯嗯 好的 去看下 谢谢
TensorFlow 使用 tf.estimator 训练模型（预训练 ResNet-50）
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@公输睚信 版本是1.13.1
TensorFlow 使用 tf.estimator 训练模型（预训练 ResNet-50）
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楼主您好，我想用其他的网络进行训练，我改成了vgg网络：
with slim.arg_scope(nets.vgg.vgg_arg_scope()):
net, endpoints = nets.vgg.vgg_16(
preprocessed_inputs, num_classes=None,
is_training=self._is_training)
net = tf.squeeze(net, axis=[1, 2])
logits = slim.fully_connected(net, num_outputs=self.num_classes,
activation_fn=None,
scope='Predict/logits')
print('net')
return {'logits': logits}
然后出现了问题：
ValueError: The initializer passed is not valid. It should be a callable with no arguments and the shape should not be provided or an instance of `tf.keras.initializers.*' and `shape` should be fully defined.
找了很久，没找到原因，请楼主帮我看下，哪里出现了问题，谢谢TensorFlow 使用 tf.estimator 训练模型（预训练 ResNet-50）
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@公输睚信 我测试了下，您这个验证集没参与训练，验证集的准确率和测试集的准确率几乎是一样的，只相差0.0几
TensorFlow 使用 tf.estimator 训练模型（预训练 ResNet-50）
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