tf.estimator

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）。
CVAIDL·2019-03-28 16:06

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处，特别是它让构建模型变得非常直观。但不可忽视的是，它还存在一在很大的缺点，就是它在训练模型的同时，没有开放接口让用户可以快速且方便的在验证集上测试模型的性能。比如，现在有训练集和测试集，我们希望在训练集上训练模型，训练的同时又希望能时时看
CVAIDL·2019-03-28 16:51

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处，特别是它让构建模型变得非常直观。但不可忽视的是，它还存在一在很大的缺点，就是它在训练模型的同时，没有开放接口让用户可以快速且方便的在验证集上测试模型的性能。比如，现在有训练集和测试集，我们希望在训练集上训练模型，训练的同时又希望能时时看
CVAIDL·2019-03-28 16:51

谷歌BERT模型fine-tune终极实践教程

Google此次开源的BERT是通过TensorFlow高级API——tf.estimator进行封装(wrapper)的。
芮芮杰·2019-03-22 16:12

运行DeepLabv3+

第二个代码是网友实现的，基于tf.estimator。tf.estimator是比tf.contrib.slim更高级的API，能同时训练和验证模型。
Sinoai·2019-01-10 21:04

干货 | 谷歌BERT模型fine-tune终极实践教程

Google此次开源的BERT是通过TensorFlow高级API——tf.estimator进行封装(wrapper)的。
AI科技大本营·2018-11-26 16:12

BERT fine-tune 终极实践教程 | 终极干货

google此次开源的bert是通过tensorflow高级API——tf.estimator进行封装(wrapper)的。因此对于不同
Naturali 奇点机智·2018-11-26 14:35

Tensorflow Object Detection API 源码分析之 model_lib.py

model_lib.py#model_main.py中调用，是重要的建立模型，组合各模块的功能#最终create_train_and_eval_specs函数返回train_spec和eval_spec(tf.estimator
木材的才·2018-08-15 15:14

TensorFlow学习笔记-tf.estimator

tfestimatorEstimator属性方法tf.estimator.EstimatorEstimatorclass训练和测试TF模型。Estimator对象封装好通过model_fn指定的模型，给定输入和其它超参数，返回ops执行training,evaluationorprediction.所有的输出(包含checkpoints,eventfiles,etc.)被写入model_dir。属
EdwardMa12593·2018-02-20 18:49
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