vgg16 예제

친애하는 제이슨, 매우 도움이 게시물. 또한 입력 모양이 다른 미리 학습된 모델을 사용하고 싶은 질문이 있습니다. 예를 들어 pretained 모델의 입력은 (없음, 3661, 128) 미리 학습된 모델에 적용 중인 새 데이터 집합의 입력 셰이프입니다(없음, 900, 165). 따라서 오류가 발생하기 때문에 새 데이터 집합에 대해 미리 학습된 모델의 입력 모양을 설정하는 방법을 알고 싶습니다. Thanx 사전에 224 × 224보다 다른 형식을 사용하는 방법이 있습니까? 내가 찾은 유일한 예는 여기에 있습니다 : https://github.com/fchollet/deep-learning-with-python-notebooks/blob/master/5.3-using-a-pretrained-convnet.ipynb 가중치는 한 번만 다운로드됩니다. 다음에 예제를 실행할 때 가중치가 로컬로 로드되고 모델이 몇 초 안에 사용할 준비가 되어 있어야 합니다. 나는 단어 포함을 재사용의 예를 제공, 블로그를 검색. 또는 내 NLP 책을 확인합니다. 이 블로그 게시물 /자습서의 예제에 필요한 `vgg16_weights.h5` 필요: http://blog.christianperone.com/2016/01/convolutional-hypercolumns-in-python/ 이 예제를 실행 하면 처음, Keras 인터넷에서 가중치 파일을 다운로드 하 고 저장 됩니다. ~/.keras/모델 디렉토리에서 해당합니다. 모든 종류의 데모에 감사드립니다.

그러나 미리 학습된 VGG net을 사용하여 그레이스케일 이미지를 분류하는 방법은 VGG net용 이미지 채널 수가 1이 아닌 3이므로 궁금합니다. VGG 넷의 이미지 채널 수를 변경할 수 있나요? 예를 들어, 2? 나는 구현과 함께 뭔가가 있다고 생각합니다. 그것은 합리적인 결과를 제공하지만 라자냐 사전 훈련 된 모델 (https://github.com/Lasagne/Recipes/blob/blob/마스터/예제/ImageNet%20Pretrained%20Network%20 (VGG_S).ipynb)의 예측 벡터와 동의하지 않습니다. 머그컵은 각 클래스에 대한 확률 값을 포함하는 1000* 1의 벡터를 생성합니다. 예, 출력 레이어 바로 앞의 레이어에는 귀중한 정보가 포함되어 있습니다! 일부 이미지 캡션 예제에서 이 것을 테스트했습니다. 안녕! 나는 당신이 제공하는 무게와 예제를 실행하려고하고 난 다음과 같은 오류를 받고 있어요: 추적 백 (가장 최근의 호출 마지막): 파일 “vgg-16_keras.py”, 줄 69, 모델 = VGG_16 (`vgg16_weights.h5`) 파일 “vgg-16_keras.py”, VGG 16_keras.py, 라인 48 모델.add(밀도(4096, activation=`relu`)) 파일 “빌드/bdist.linux-x86_64/egg/keras/layers/containers.py”, 라인 70, 추가 파일 “빌드/bdist.linux-x86_64_60”, 라인 153, set_이전 파일 “빌드/bdist.68.linux.08″. /keras/레이어/core.py”, 라인 1015, 빌드 파일 “빌드/bdist.linux-x86_64/계란/keras/초기화.py”, 라인 59, glorot_uniform 파일 “빌드/bdist.linux-64/keras/keras/initializations.py”, 줄 31, 균일 한 파일 “빌드/bdist.x8.linux.py”, 줄 31 64/계란/케라/백엔드/theano_backend.py”, 34, 가변 파일 “/imatge/imasuda/kerasenv/local/lib/python2.7/site-packages/numpy/core/numeric.py”, 라인 474, 어레이 반환 배열(a, dtype, copy=False, =순서)에도 메모리 오류가 발생합니다. 메모리 오류 말한다, 나는 (GPU 가속) 그것에 전념 RAM의 3GB와 함께 그것을 실행하고 여전히 같은 오류를 던지고.