1. 程式人生 > >keras 預訓練模型在windows下的存放位置

keras 預訓練模型在windows下的存放位置

由於網路的原因(國內訪問github很慢),讓程式自己去下載keras預訓練模型(vgg16模型大概150多M)是不可取的。一般的做法是用其他辦法(百度雲)把模型下載好後放入事先規定好的位置,然後讓程式去去讀取。

問題來了,模型應該放在哪裡????

這裡寫圖片描述

這個破問題搞了我一天。。。

相關推薦

keras 訓練模型windows存放位置

由於網路的原因(國內訪問github很慢),讓程式自己去下載keras預訓練模型(vgg16模型大概150多M)是不可取的。一般的做法是用其他辦法(百度雲)把模型下載好後放入事先規定好的位置,然後讓程式去去讀取。 問題來了,模型應該放在哪裡???? 這個

keras 訓練模型finetune,多模型ensemble,修改loss函式,調節學習率

keras 預訓練模型finetune,多模型ensemble,修改loss函式,調節學習率 載入預訓練模型並finetune 修改loss函式 兩個網路做ensemble,進行網路訓練,調節learning rate 載入預訓練模型並fi

使用Keras訓練模型ResNet50進行影象分類

Keras提供了一些用ImageNet訓練過的模型:Xception,VGG16,VGG19,ResNet50,InceptionV3。在使用這些模型的時候,有一個引數include_top表示是否包含模型頂部的全連線層,如果包含,則可以將影象分為ImageNet中的1000

keras訓練模型下載

製作了幾個預訓練模型bt種子(連結:https://pan.baidu.com/s/1EPBiyzL6Iqrbmzbjzfe0

keras調用訓練模型分類

dict 拓展 span 類別 就是 num pan 維度 上下 在網上看到一篇博客,地址https://www.pyimagesearch.com/2017/03/20/imagenet-vggnet-resnet-inception-xception-keras/,是關

keras中使用訓練模型進行圖片分類

shape puts output 代碼 ESS str closed weight list keras中含有多個網絡的預訓練模型,可以很方便的拿來進行使用。 安裝及使用主要參考官方教程:https://keras.io/zh/applications/ https:

keras訓練權重檔案存放目錄

VGG16等keras預訓練權重檔案的下載:https://github.com/fchollet/deep-learning-models/releases/本地存放目錄:      Linux下是放在“~/.keras/models/”中      Win下則放在Pyth

利用vgg訓練的情況,已下載的權重儲存位置

在做深度學習實驗的時候,踩了很多坑。尤其是資料的載入,以及所下載權重,不知道存放在何處,導致載入模型時候,還是會從網上下載,不是遇到下載到一半因為網路原因中斷,就是下載時間太長。雖然網上說的特簡單,但在實際當中,因為對Linux命令不熟悉,還是摸索了好久。以下為

#####好好好####keras訓練模型Application

Application應用 Kera的應用模組Application提供了帶有預訓練權重的Keras模型,這些模型可以用來進行預測、特徵提取和finetune 模型的預訓練權重將下載到~/.keras/models/並在載入模型時自動載入 可用的模型 所有的這些模型(除了

keras中VGG19訓練模型的使用

keras提供了VGG19在ImageNet上的預訓練權重模型檔案,其他可用的模型還有VGG16、Xception、ResNet50、InceptionV3 4個。 VGG19在keras中的定義: def VGG19(include_top=True, weight

keras 匯入已經下載的訓練模型

windows下 ,users目錄下,找到./keras/models 放在該資料夾下即可或者搭建好相應的模型結構,比如inception v3,在使用load_weights函式load_model無法直接匯入模型,可能跟配置檔案有關

【tf.keras】tf.keras載入AlexNet訓練模型

目錄 從 PyTorch 中匯出模型引數 第 0 步:配置環境 第 1 步:安裝 MMdnn 第 2 步:得到 PyTorch 儲存完整結構和引數的模型(pth 檔案) 第 3 步:匯出 Py

我的Keras使用總結(4)——Application中五款訓練模型學習及其應用

  本節主要學習Keras的應用模組 Application提供的帶有預訓練權重的模型,這些模型可以用來進行預測,特徵提取和 finetune,上一篇文章我們使用了VGG16進行特徵提取和微調,下面嘗試一下其他的模型。   模型的預訓練權重將下載到 ~/.keras/models/ 並在載入模型時自動載入,當

tensorflow利用訓練模型進行目標檢測(一):訓練模型的使用

err sync numpy sna sta porting trac git int32 一、運行樣例 官網鏈接:https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/obje

谷歌官宣:全面超越人類的最強NLP訓練模型BERT開源了!

來源 | Google Research GitHub 編譯 | 無明、Natalie 編輯 | Natalie AI 前線導讀: 近日,谷歌 AI 的一篇 NLP 論文引起了社群極大的關注與討論,被認為是 NLP 領域的極大突破。谷歌大腦研究科學家 Thang Luong Twitter 表示,這項

Pytorch使用訓練模型加速訓練的技巧

當屬於預訓練模型屬於下面的情況的時候,可以採用這個加速的技巧: 固定前部分的層,只改變網路後面層的引數。 比如,使用vgg16的預訓練模型,固定特徵提取層,改變後面的全連線層。要注意的是,如果固定的是特徵提取層+一個全連線層,也可以使用這個技巧,只要固定的是前一部分。

pytorch 如何載入部分訓練模型

分享一下我老師大神的人工智慧教程!零基礎,通俗易懂!http://blog.csdn.net/jiangjunshow 也歡迎大家轉載本篇文章。分享知識,造福人民,實現我們中華民族偉大復興!        

tensorflow利用訓練模型進行目標檢測

一、安裝 首先系統中已經安裝了兩個版本的tensorflow,一個是通過keras安裝的, 一個是按照官網教程https://www.tensorflow.org/install/install_linux#InstallingNativePip使用Virtualenv 進行安裝的,第二個在根目錄下,做標記

caffe-ssd使用訓練模型做目標檢測

首先參考https://www.jianshu.com/p/4eaedaeafcb4 這是一個傻瓜似的目標檢測樣例,目前還不清楚圖片怎麼轉換,怎麼驗證,後續繼續跟進 模型測試(1)圖片資料集上測試 python examples/ssd/score_ssd_pascal.py 輸出為

pytorch 更改訓練模型網路結構

一個繼承nn.module的model它包含一個叫做children()的函式,這個函式可以用來提取出model每一層的網路結構,在此基礎上進行修改即可,修改方法如下(去除後兩層): resnet_layer = nn.Sequential(*list(model.children())[:-2])