Tensorflow資源之經典網路實現

本系列文章由

@yhl_leo

tf-slim 是 tensorflow 較新版本的擴充包，可以簡化繁雜的網路定義，其中也提供了一些demo:

例如 vgg-16 網路，寥寥數行就可以定義完畢：

def vgg16(inputs):

with slim.arg_scope([slim.conv2d, slim.fully_connected],
activation_fn=tf.nn.relu,
weights_initializer=tf.truncated_normal_initializer(0.0, 0.01),
weights_regularizer=slim.l2_regularizer(0.0005)):
net = slim.repeat(inputs, 2, slim.conv2d, 64, [3, 3], scope='conv1')
net = slim.max_pool2d(net, [2, 2], scope='pool1')
net = slim.repeat(net, 2, slim.conv2d, 128, [3, 3], scope='conv2')
net = slim.max_pool2d(net, [2, 2], scope='pool2')
net = slim.repeat(net, 3, slim.conv2d, 256, [3, 3], scope='conv3')
net = slim.max_pool2d(net, [2, 2], scope='pool3')
net = slim.repeat(net, 3, slim.conv2d, 512, [3, 3], scope='conv4')
net = slim.max_pool2d(net, [2, 2], scope='pool4')
net = slim.repeat(net, 3, slim.conv2d, 512, [3, 3], scope='conv5')
net = slim.max_pool2d(net, [2, 2], scope='pool5')
net = slim.fully_connected(net, 4096, scope='fc6')
net = slim.dropout(net, 0.5, scope='dropout6')
net = slim.fully_connected(net, 4096, scope='fc7')
net = slim.dropout(net, 0.5, scope='dropout7')
net = slim.fully_connected(net, 1000, activation_fn=none, scope='fc8')
return net

github 位址 ： ppwwyyxx/tensorpack

tf-tutorials 是乙個簡短的教程，包括如下內容：

還有一些單一網路實現的工程，例如：

持續更新。。。。。。

經典網路的 TensorFlow 實現資源彙總

本系列文章由 yhl leo 本文簡單整理了網上公布的基於 tensorflow 實現影象語義分析的一些經典網路，方便大家參考學習。tf slim 是 tensorflow 較新版本的擴充包，可以簡化繁雜的網路定義，其中也提供了一些demo 例如 vgg 16 網路，寥寥數行就可以定義完畢 def ...

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