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python-Keras VGGnet预训练模型变量大小的输入

我想使用VGG预训练模型提取368×368尺寸图像的特征.根据文档,VGGnet接受224×224尺寸的图像.有没有办法给Keras VGG提供可变大小的输入？ 这是我的代码： # VGG Feature Extraction x_train = np.random.randint(0, 255, (100, 224, 224, 3)) base_model = VGG19(weights='imagenet')

python – 如何在Tensorflow中加载预训练的LSTM模型权重

我想在Tensorflow中实现具有预训练权重的LSTM模型.这些重量可能来自Caffee或Torch.我发现文件rnn_cell.py中有LSTM单元,例如rnn_cell.BasicLSTMCell和rnn_cell.MultiRNNCell.但是如何为这些LSTM单元加载预训练的权重.解决方法:这是一个加载预先训练的Caffe模型的解决方案.见full co

python – 无法使用Tensorflow恢复预先训练的网络

我坚持用Tensorflow恢复预先训练好的网络…. import tensorflow as tf import os os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2' sess=tf.Session() saver = tf.train.import_meta_graph('./model/20170512-110547/model-20170512-110547.meta') saver.restore(se