2017-10-17 4 views
0

저는 tensorflow에서 이미지 프로세싱 네트워크를 구축하고 있으며 텍스처 손실을 이용하려고합니다. 미리 짜여진 모델을로드 한 경우 질감 손실이 간단하게 나타납니다.tensorflow의 Keras 모델

TF를 사용하여 내 모델의 계산 그래프를 작성했으며 Keras.application.VGG19 모델을 통합하여 'block4_conv4'계층의 출력을 얻고 싶습니다.

문제는 : 내 기본 모델에서 2 개의 TF 텐서 타겟과 결과를 얻었습니다. 동일한 세션에서 케라 VGG19에 피드를 제공하여 diff를 계산하고 내 모델에서 주 손실에 사용하는 방법은 무엇입니까?

답변

0

그것은 다음 보인다 코드는 세션이 나는 무게 을 시작 phi_func.load_weights(path) 전화를 만든 후 바로 트릭

with tf.variable_scope("") as scope: 
    phi_func = VGG19(include_top=False, weights=None, input_shape=(128, 128, 3)) 

    text_1 = phi_func(predicted) 
    scope.reuse_variables() 
    text_2 = phi_func(x) 

    text_loss = tf.reduce_mean((text_1 - text_2)**2) 
  • 을 수행
관련 문제