. grippe. tar4 = Setar (dflu, m = 4, thDelay = 0) résumé (Flu. tar4) parcelle (Flu. tar4) les fonctions de prétraitement prennent toutes la hauteur et la largeur comme paramètres. Vous pouvez modifier les valeurs par défaut à l`aide de l`extrait de code suivant:. Vous pouvez utiliser le même script pour créer les jeux de données mnist et cifar10. Cependant, pour ImageNet, vous devez suivre les instructions ici. Notez que vous devez d`abord vous inscrire à un compte à image-net.org. En outre, le téléchargement peut prendre plusieurs heures, et pourrait utiliser jusqu`à 500GB. Si défini pour être vrai, les données sont centrées avant l`analyse «TensorFlow-Slim image classification modèle de la bibliothèque» N. Silberman et S.
Guadarrama, 2016. https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/slim «MAIC»: estimer le modèle TAR en minimisant l`AIC; «CLS»: estimer le modèle TAR par la méthode des moindres carrés conditionnels. (#) Plus d`informations et de détails sur les architectures NASNet sont disponibles dans ce fichier Readme pour visualiser les pertes et autres métriques pendant l`entraînement, vous pouvez utiliser TensorBoard en exécutant la commande ci-dessous. Pour chaque DataSet, nous devrons télécharger les données brutes et les convertir au format TFRecord natif de TensorFlow. Chaque TFRecord contient une mémoire tampon de protocole TF-example. Ci-dessous, nous montrons comment faire pour le jeu de données Flowers. . Le paquet tsDyn dans R a simplifié ce code en quelques étapes: plutôt que d`entraîner à partir de zéro, nous voulons souvent commencer à partir d`un modèle pré-formés et affiner. Pour indiquer un point de contrôle à partir duquel affiner, nous allons appeler la formation avec l`indicateur—checkpoint_path et lui assigner un chemin d`accès absolu à un fichier de point de contrôle.
La première étape (toujours) consiste à tracer les données. Voici le tracé des séries chronologiques des données. Lorsque vous peaufinerez un modèle, nous devons faire attention à la restauration des pondérations de point de contrôle. En particulier, lorsque nous peaufinons un modèle sur une nouvelle tâche avec un nombre différent d`étiquettes de sortie, nous ne pourrons pas restaurer la couche de logits final (classifieur). Pour cela, nous utiliserons le drapeau—checkpoint_exclude_scopes. Ce drapeau empêche certaines variables d`être chargées. Lors du réglage fin sur une tâche de classification à l`aide d`un nombre différent de classes que le modèle formé, le nouveau modèle aura une couche finale «logits» dont les dimensions diffèrent du modèle pré-formé. Par exemple, si vous peaufinerez un modèle formé par ImageNet sur Flowers, la couche de logits pré-formés aura des dimensions [2048 x 1001], mais notre nouvelle couche de logits aura des dimensions [2048 x 5]. Par conséquent, cet indicateur indique à TF-Slim pour éviter de charger ces poids du point de contrôle. . La formation d`un modèle avec le jeu de données ImageNet est une demande commune.
Pour faciliter l`utilisation du jeu de données ImageNet, nous fournissons un script automatisé pour le téléchargement et le traitement du jeu de données ImageNet dans le format TFRecord natif.