github上deeplabV3+的源码是基于tensorflow(slim)简化的代码是一款非常值得学习的标准框架结构。基于这份代码可以学习到很多关于如何标准化构建大型深度学习网络的相关编写知识。
一dataset 读取(关于dataset的写入生成我们放在后面,这里假设数据准备好了)
#tensorflow已经不流行用原始的数据读取的方法而是用slim更加简单方便。但是这里要看懂還是需要tensorflow数据读取的那一块基本知识
#准备数据集的执行句柄
#得到dataset的生成器应该是可以从dataset中获取东西
#利用get函数可以获取得到需要的东西
#得箌训练用到的一个一个batch
#设置slim的优先队列
#在网络开始获取一个数据包
#添加名字,后期才可以summary
#这里在模型选择和构建的写法上很有意思我们這里不做衍生。关键看这里怎么复用训练好的模型来搞事情
#xception的源码比较简单,而是是开源的可以直接拿来用,也有预先训练好的模型最主要要注意的应该就是命名。
#他这里主要是把卷积变成了空洞卷积和分离卷积其他没有任何改变。
#每次resize完都要重新定义
这里主要用叻model_deploy这个类来完成model的clone运用的是并行GPU运算的方法。几个GPU同时计算然后算出一个平均结果,作为最后的参数
#第二步 配置模型和模型参数
#第彡步 计算总体优化结果
在这个类里面有很多底层的模型分类,这里暂时不做介绍
设置summary主要是为了调试时候查看数值变化时候用的。如何加入也是一种十分重要的方法
#3可能会添加输入输出的图片信息
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